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MultinormalDistribution

MultinormalDistribution
表示均值向量为 、协方差矩阵为 的多元正态（高斯）分布.
更多信息
  • 在多元正态分布中，向量 x 的概率密度与 成正比.
  • 均值 可以是任意实数向量， 可以是任意对称正定 × 矩阵，其中 p=Length[].
范例关闭所有单元
例   (4)
概率密度函数：
累积分布函数：
均值和方差：
协方差：
概率密度函数：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
累积分布函数：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
均值和方差：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
 
协方差：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
范围   (6)
生成一组服从二元正态分布的伪随机向量：
利用直方图实现样本的可视化：
分布参数估计：
从样本数据估计分布参数：
拟合优度检验：
偏度和峰度为常向量：
相关系数矩阵：
风险函数：
单变量边缘分布服从 NormalDistribution：
多变量边缘分布服从多变量正态分布：
应用   (1)
在同一个图线中显示分布函数和它的直方图：
比较概率密度函数和直方图的情况：
比较累积分布函数和直方图的情况：
属性和关系   (7)
二元正态分布的等概率等高图：
在仿射变换下，多变量正态分布是闭合的：
对特定值：
与其它分布的关系：
NormalDistribution 是多变量正态分布的单变量情况：
BinormalDistribution 是多元正态分布的一个二维例子：
当 趋于 ，多元正态分布是 MultivariateTDistribution 的极限：
多元正态分布与 RiceDistribution 相关：
可能存在的问题   (2)
当 不是实数向量时，MultinormalDistribution 无定义：
当 和 的维数不一致时，MultinormalDistribution 无定义：
当 不对称且正定时，MultinormalDistribution 无定义：
将无效参数代入符号式输出中将给出无意义的结果：
版本 8 的新功能
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