다변수 정규분포에 관한 통계학 리포트 입니다. 기본적인 개요, 성질 및 예제가 들어가 있습니다. 기본적인 통계학 및 선형대수 지식이 있으면 쉽게 이해할 수 있습니다. 학부생의 눈높이에서 작성했습니다. 많은 도움 되었으면 좋겠습니다.

목차

1. Introduction
2. Bivariate Normal Distribution
3. Multivariate Normal Vector
4. Implications
4.1. Example

본문내용

1 Introduction
In general, random variables may be uncorrelated but statistically dependent. In other words, the fact that RVs are uncorrelated does not necessarily mean that they are independent. However, if a random vector has a multivariate normal distribution, then any two or more of its uncorrelated components are also independent.
The Multivariate Normal distribution is specified by Y ∼ Nn(µ, V).
The distribution has µ as an n × 1 mean vector, and V is a symmetric, n covariance matrix, with Vij = Cov(Yi, Yj ).
Then, the multivariate Normal density function is:

참고 자료

없음