이전 글: https://blog.naver.com/tornado720/223446988144 다변량 정규분포 (Multivariate Normal Distribution) - 1: 이변량 정규분포의 도출 우리가 흔히 보는 정규분포는 μ, σ를 모수로 가지는 확률밀도함수이다. 다변량 정규분포는 가우시안 분포... blog.naver.com 이전 글에서는 상관계수가 0일때와 0이 아닐때를 기준으로 이변량 정규분포의 결합분포를 나타내보았다.
이번에는 이를 이용하여 다변량 정규분포를 이해해보도록 하겠다. 다변량 정규분포 우선 n개의 값을 가지는 확률변수 Y는 각각의 모평균과 모분산을 가진다.
그리고 Y, μ, σ를 전부 행렬로 표기하면 위와 같다. 달라진 부분이라면 분산이 Σ으로 묶이는 분산-공분산 행렬로 변하였다는 점이다.
그리고 행렬식을 통해 위와같이 간단하게 작성할 수도 있다. 다변량 정규분포의 조건부 분포 k차원 다변량 확률벡터 Y가 p차원 확률벡터 Y1과 q차원 확률벡터 Y2로 ...
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확률벡터
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행렬
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통계학
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이게뭐야
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반례
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독립성
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확률변수
![[저널 탐색] The Disadvantage of Nuclear Superiority](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyMzEyMjdfOTgg/MDAxNzAzNjQwMzczMjky.PcaONs0rNRxPgSCl4WodQn_ILzAQeLt_kd3rrjv8nbEg.VC39aANyIpg7ftOl4dXX5KeiClRbxAM_YasKeQUazpwg.PNG.tornado720/image.png?type=w2)