Statistiques et Big Data multivariate-normal

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Conséquences de l'inégalité de corrélation gaussienne pour le calcul des intervalles de confiance conjoints

Selon cet article très intéressant du magazine Quanta: "Une preuve longuement recherchée, trouvée et presque perdue" , - il a été prouvé que, étant donné un vecteur ayant une variable multiple Distribution gaussienne, et compte tenu des intervalles centrés autour des moyennes des composantes correspondantes de , puisx =( x1, …

31 normal-distribution confidence-interval multivariate-normal

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Comment déterminer les quantiles (isolignes?) D'une distribution normale multivariée

Je m'intéresse à la façon de calculer un quantile d'une distribution multivariée. Dans les figures, j'ai tracé les quantiles 5% et 95% d'une distribution normale univariée donnée (à gauche). Pour la bonne distribution normale multivariée, j'imagine qu'un analogue serait une isoline qui entoure la base de la fonction de densité. …

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Estimateurs du maximum de vraisemblance - Gaussien multivarié

Le contexte Le gaussien multivarié apparaît fréquemment dans l'apprentissage automatique et les résultats suivants sont utilisés dans de nombreux livres et cours de ML sans les dérivations. Étant donné les données sous la forme d'une matrice de dimensions , si nous supposons que les données suivent une distribution gaussienne à …

20 normal-distribution maximum-likelihood estimators multivariate-normal

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Pourquoi le ρ de Pearson n'est-il qu'une mesure exhaustive de l'association si la distribution conjointe est normale à plusieurs variables?

Cette affirmation a été soulevée dans la première réponse à cette question . Je pense que la question du «pourquoi» est suffisamment différente pour qu'elle mérite un nouveau fil. Googler "mesure exhaustive de l'association" n'a produit aucun résultat, et je ne sais pas ce que signifie cette expression.

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Générer des nombres aléatoires normalement distribués avec une matrice de covariance définie non positive

J'ai estimé l'échantillon matrice de covariance d'un échantillon et obtenir une matrice symétrique. Avec C , je voudrais créer -variate rn normale distribuée , mais donc je besoin de la décomposition de Cholesky de . Que dois-je faire si n'est pas défini positif?CCCCCCC CnnnCCCCCC

15 r random-generation covariance-matrix multivariate-normal cholesky

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Génération de valeurs à partir d'une distribution gaussienne multivariée

Je suis actuellement en train de valeurs Simuler d'une NNN variable aléatoire de dimension qui a une distribution normale à plusieurs variables avec le vecteur moyen et covariance matrice .μ = ( μ 1 , . . . , Μ N ) T SXXXμ=(μ1,...,μN)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^TSSS J'espère que d'utiliser une …

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La normalité conjointe est-elle une condition nécessaire pour que la somme des variables aléatoires normales soit normale?

Dans les commentaires qui suivent ma réponse à une question connexe, les utilisateurs ssdecontrol et Glen_b ont demandé si la normalité conjointe de et était nécessaire pour affirmer la normalité de la somme ? Bien entendu, le fait que la normalité commune soit suffisante est bien connu. Cette question supplémentaire …

13 probability normal-distribution distributions bivariate multivariate-normal

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Prélèvement d'échantillons à partir d'une distribution normale multivariée soumise à des contraintes quadratiques

Je voudrais dessiner efficacement des échantillons partir de sous la contrainte que .x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^dN(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma)||x||2=1||x||2=1||x||_2 = 1

9 distributions normal-distribution sampling multivariate-normal importance-sampling

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Quelle est la robustesse de l'estimateur du maximum de vraisemblance dans la modélisation des équations structurelles face à un manque de normalité multivariée?

Dans un modèle d'équation structurelle, on utilise souvent l'estimateur ML. Dans le cas où les variables ne sont pas normales à plusieurs variables, ML peut-il être utilisé? Souvent, les indicateurs dont vous disposez pour travailler ne sont pas normaux à plusieurs variables. Je ne sais pas comment procéder dans ce …

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