Chefeat.ru

Здоровое питание

Двумерное нормальное распределение пример, двумерное нормальное распределение график, двумерное нормальное распределение и его свойства, двумерное нормальное распределение зависимых величин

14-06-2024

Двумерный случайный вектор имеет нормальное распределение, если его плотность равна


f(x) = \frac{1}{2\pi\sqrt{\mathrm{det} C}} \exp \left\{ -\frac{1}{2}(x-m)^T C^{-1}
(x-m) \right\},

где


m=(\mathbf{E}\xi_1, \mathbf{E}\xi_2)

— вектор математических ожиданий,


C = ( \mathrm{Cov}_{ij} ) = \left( \begin{matrix}
\mathrm{Cov}_{11}&\mathrm{Cov}_{12}\\
\mathrm{Cov}_{21}&\mathrm{Cov}_{22}
\end{matrix} \right)

ковариационная матрица.

Плотность двумерного нормального распределения записывается также в виде


f(x_1,x_2) = \frac{1}{2\pi\sigma_1\sigma_2\sqrt{1-\rho^2}} \times

\times \exp \left\{ -\frac{1}{2(1-\rho^2)}\left[ \frac{(x_1-m_1)^2}{\sigma_1^2}-\rho
\frac{2(x_1-m_1)(x_2-m_2)}{\sigma_1\sigma_2} +\frac{(x_2-m_2)^2}{\sigma_2^2}\right]
\right\},

где


\mathrm{det} C = \mathrm{Cov}_{11} \mathrm{Cov}_{22}-\mathrm{Cov}_{12}^2 =
\sigma_1^2\sigma_2^2 (1-\rho^2),

определитель ковариационной матрицы,


\rho = \frac{\mathrm{Cov}_{12}}{\sigma_1\sigma_2} =
\frac{\mathbf{E}(\xi_1-m_1)(\xi_2-m_2)}{\sigma_1\sigma_2}

коэффициент корреляции случайных величин и .

Многомерное нормальное распределение

Распределение случайного вектора в или совместное распределение случайных величин называется многомерным нормальным, если при любом фиксированном скалярное произведение


(a,\xi) = \sum_{i=1}^k a_i\xi_i

имеет одномерное нормальное распределение (в том числе и вырожденное одномерное: ).

Многомерный случайный вектор имеет нормальное распределение, если его плотность равна


f(x) = \frac{1}{\sqrt{(2\pi)^k \ \mathrm{det} C}} \exp \left\{ -\frac{1}{2}(x-m)^T
C^{-1} (x-m) \right\},

где


m=(\mathbf{E}\xi_1, \ldots, \mathbf{E}\xi_k)

— вектор математических ожиданий,


C = ( \mathrm{Cov}_{ij} ) = \left( \begin{matrix}
\mathrm{Cov}_{11}&\ldots&\mathrm{Cov}_{1k}\\
\ldots&\ldots&\ldots\\
\mathrm{Cov}_{k1}&\ldots&\mathrm{Cov}_{kk}
\end{matrix} \right)

— ковариационная матрица.

См.также

Двумерное нормальное распределение пример, двумерное нормальное распределение график, двумерное нормальное распределение и его свойства, двумерное нормальное распределение зависимых величин.

Категория:ФК «Бранн», Категория:Персоналии:Катеринопольский район, Категория:Умершие в Нюрбинском улусе, Файл:Bolek i Lolek 1936.jpg, Виктор Булатов.

© 2014–2023 chefeat.ru, Россия, Челябинск, ул. Речная 27, +7 (351) 365-27-13