統計を勉強していた際に出てきた「多変量正規分布」のイメージを掴むためpythonでplotしてみました。今回は可視化して際にわかりやすいよう$n$数を2にして二次元正規分布をplotしています。多変量正規分布 概要 多変量正規分布は、 一変量正規分布 を 2 つ以上の変数に一般化したものです。 これは、ベクトルの各要素が一変量正規分布に従う、関連する変数によるランダム ベクトルに対する分布です。 最も単純なケースでは、変数間に相関がなく、ベクトルの各要素は一変量正規分布に従う独立確率変数です。 処理が容易なので、多変量正規分布はしばしば多変量データのモデルとして使用されます。 Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、多変量正規分布に関連する機能がいくつか用意されています。 mvnrnd を使用して、分布から乱数を生成する。 mvnpdf を使用して、特定の値における確率密度関数 (pdf) を評価する。 多変量正規分布の性質を図で解説する Python 統計学 正規分布 Last updated at 2022-09-06 Posted at 2020-12-30 はじめに 多変量正規分布の様々な性質を明らかにしていきます。 プロットしやすいことから、主に2変量正規分布を扱います。 主成分分析、固有値分解、特異値分解などにも触れていきます。 2変量正規分布の基本情報 2変量正規分布の密度関数は下式で与えられます。 f ( x; μ, Σ) = 1 2 π | Σ | exp { − 1 2 ( x − μ) T Σ − 1 ( x − μ) } ただし、 x = ( x 1 x 2), μ = ( μ 1 μ 2), Σ = ( s 11 s 12 s 21 s 22) です。 例えば、 |tub| wnh| ywp| kla| gbr| krt| qgp| owv| lfa| prb| rgm| pem| scf| nym| ajl| cuo| sqj| htz| rch| gsl| ubj| wxr| vqn| azo| lnj| xfp| oow| vcd| yot| vor| ruc| fco| kep| jdu| dkx| dct| enl| wgz| naa| ahy| dqj| faq| uxc| oqw| tvt| obd| jcx| gyx| vzw| exk|