多元高斯分佈?

求分析：多元正態分佈的邊際分佈和條件分佈

這個代公式就可以了吧。

你們書上一定有這個公式：（下面是圖片，點擊可放大）

這道題代入，就是：（下面是圖片，點擊可放大）

多元正態分佈的概率密度函數有什麼用

多元正態分佈的概率密度函數表達式很複雜，沒有實際的圖形作用－一般用不到。

多元正態分佈的協方差矩陣一定是對稱的嗎

你好！是的，由於cov(X,Y)=cov(Y,X)，所以協方差矩陣一定是對稱陣。經濟數學團隊幫你解答，請及時採納。謝謝！

什麼樣的分佈叫做高斯分佈

正態分佈（Normal distribution），也稱“常態分佈”，又名高斯分佈（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測量誤差時從另一個角度導出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。[1] 是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。

正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。

若隨機變量X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為N(μ，σ^2)。其概率密度函數為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。

多元正態分佈是不是每一向量都是正態分佈

一種概率分佈.正態分佈是具有兩個參數μ和σ2的連續型隨機變量的分佈,第一參數μ是服從正態分佈的隨機變量的均值,第二個參數σ2是此隨機變量的方差,所以正態分佈記作N(μ,σ2 ).服從正態分佈的隨機變量的概率規律為取與μ鄰近的值的概率大

在R裡怎麼產生多元正態分佈的隨機數

Simulate from a Multivariate Normal Distribution

library(MASS)

Sigma <- matrix(c(10,3,3,2),2,2)

Sigma

mvrnorm(n=1000, rep(0, 2), Sigma)

數據不是多元正態分佈怎麼用sem

可以應用變量變換的方法,將不服從正態分佈的資料轉化為非正態分佈或近似正態分佈。常用的變量變換方法有對數變換、平方根變換、倒數變換、平方根反正玄變換等，應根據資料性質選擇適當的變量變換方法。

1、對數變換 即將原始數據X的對數值作為新的分佈數據：

X’=lgX

當原始數據中有小值及零時，亦可取X’=lg（X+1）

還可根據需要選用X’=lg（X+k）或X’=lg（k-X）

對數變換常用於（1）使服從對數正態分佈的數據正態化。如環境中某些汙染物的分佈，人體中某些微量元素的分佈等，可用對數正態分佈改善其正態性。

（2）使數據達到方差齊性，特別是各樣本的標準差與均數成比例或變異係數CV接近於一個常數時。

2、平方根變換 即將原始數據X的平方根作為新的分佈數據。

X’=sqrt（X）

平方根變換常用於：

1）使服從Poission分佈的計數資料或輕度偏態資料正態化，可用平方根變換使其正態化。2）當各樣本的方差與均數呈正相關時，可使資料達到方差齊性。

3）倒數變換 即將原始數據X的倒數作為新的分析數據。

X’=1/X

常用於資料兩端波動較大的資料，可使極端值的影響減小。

4、平方根反正旋變換 即將原始數據X的平方根反正玄值做為新的分析數據。

X’=sin-1sqrt（X）

常用於服從二項分佈的率或百分比的資料。一般認為等總體率較小如＜30%時或較大（如＞70%時），偏離正態較為明顯，通過樣本率的平方根反正玄變換，可使資料接近正態分佈，達到方差齊性的要求。