Domande taggate «multivariate-normal»

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Conseguenze della disuguaglianza di correlazione gaussiana per il calcolo degli intervalli di confidenza congiunti
Secondo questo articolo molto interessante su Quanta Magazine: "Una prova a lungo cercata, trovata e quasi persa" , - è stato dimostrato che dato un vettore con un multivariato Distribuzione gaussiana e dati intervalli centrati attorno alle medie dei componenti corrispondenti di , quindix=(x1,…,xn)x=(x1,…,xn)\mathbf{x}=(x_1,\dots,x_n)I1,…,InI1,…,InI_1,\dots,I_n xx\mathbf{x} p(x1∈I1,…,xn∈In)≥∏i=1np(xi∈Ii)p(x1∈I1,…,xn∈In)≥∏i=1np(xi∈Ii)p(x_1\in I_1, \dots, x_n\in I_n)\geq …



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Perché la ρ di Pearson è solo una misura esauriente dell'associazione se la distribuzione articolare è normale multivariata?
Questa affermazione è stata sollevata nella prima risposta a questa domanda . Penso che la domanda "perché" sia sufficientemente diversa da giustificare un nuovo thread. La "misura esaustiva dell'associazione" su Google non ha prodotto alcun riscontro, e non sono sicuro di cosa significhi quella frase.


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Generazione di valori da una distribuzione gaussiana multivariata
Attualmente sto cercando di valori Simula di un NNN -dimensionale variabile casuale XXX che ha una distribuzione normale multivariata con vettore medio μ=(μ1,...,μN)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^T e la matrice di covarianza .SSS Spero di utilizzare una procedura simile al metodo inversa CDF, il che significa che voglio generare un primo -dimensionale …

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La normalità articolare è una condizione necessaria affinché la somma delle normali variabili casuali sia normale?
Nei commenti che seguono questa mia risposta a una domanda correlata, gli utenti ssdecontrol e Glen_b hanno chiesto se la normalità congiunta di e è necessaria per affermare la normalità della somma ? Che la normalità comune sia sufficiente è, ovviamente, ben noto. Questa domanda supplementare non è stata affrontata …

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