Preguntas etiquetadas con multivariate-normal

Según este artículo muy interesante en la revista Quanta: "Una prueba largamente buscada, encontrada y casi perdida" , se ha demostrado que dado un vector tiene una distribución gaussiana multivariante, y dados los intervalos I 1 , ... , I n centrado alrededor de las medias de los componentes correspondientes …

31 normal-distribution  confidence-interval  multivariate-normal 

Estoy interesado en cómo se puede calcular un cuantil de una distribución multivariada. En las figuras, he dibujado los cuantiles de 5% y 95% de una distribución normal univariada dada (izquierda). Para la distribución normal multivariada correcta, estoy imaginando que un análogo sería una isolina que rodea la base de …

24 r  pdf  quantiles  multivariate-normal  multivariate-distribution 

Contexto El gaussiano multivariante aparece con frecuencia en Machine Learning y los siguientes resultados se utilizan en muchos libros y cursos de ML sin las derivaciones. Datos dados en forma de una matriz de dimensiones , si suponemos que los datos siguen una distribución gaussiana de -variable con parámetros media …

20 normal-distribution  maximum-likelihood  estimators  multivariate-normal 

Esta afirmación se planteó en la respuesta principal a esta pregunta . Creo que la pregunta del "por qué" es lo suficientemente diferente como para justificar un nuevo hilo. Buscar en Google "medida exhaustiva de asociación" no produjo ningún éxito, y no estoy seguro de lo que significa esa frase.

16 correlation  normal-distribution  pearson-r  multivariate-normal 

Calculé la matriz de covarianza de la muestra de una muestra y obtuve una matriz simétrica. Con , me gustaría crear -variate rn distribuido normal, pero por lo tanto necesito la descomposición de Cholesky de . ¿Qué debo hacer si no es definitivo positivo?CCCCCCnnortenCCCCCC

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

Actualmente estoy tratando a los valores Simular de un NNN -dimensional variable aleatoria XXX que tiene una distribución normal multivariante con media vector μ=(μ1,...,μN)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^T y la matriz de covarianza SSS . Espero utilizar un procedimiento similar al método CDF inverso, lo que significa que primero quiero generar unNNN …

14 matlab  algorithms  random-generation  multivariate-normal 

En los comentarios que siguen a esta respuesta mía a una pregunta relacionada, ¿los usuarios ssdecontrol y Glen_b preguntaron si la normalidad conjunta de e es necesaria para afirmar la normalidad de la suma ? Que la normalidad articular sea suficiente es, por supuesto, bien conocida. Esta pregunta complementaria no …

13 probability  normal-distribution  distributions  bivariate  multivariate-normal 

Me gustaría sacar muestras de manera eficiente x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^d de N(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma) sujeto a la restricción de que ||x||2=1||x||2=1||x||_2 = 1 .

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

En un modelo de ecuación estructural, a menudo se usa el estimador de ML. En el caso de que las variables no sean multivariadas normales, ¿se puede utilizar ML? Muchas veces los indicadores que tiene disponibles para trabajar no son multivariados normales. No estoy seguro de cómo proceder en ese …

8 maximum-likelihood  sem  normality-assumption  multivariate-normal