МНОГОМЕРНОЕ НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ PYTHON
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal distribution) является расширением одномерного нормального распределения на случай нескольких переменных. В Python можно использовать модуль numpy для работы с многомерным нормальным распределением.
Для генерации выборки из многомерного нормального распределения можно использовать функцию numpy.random.multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid='raise', tol=None), где:
mean- среднее значение, передается в виде одномерного массива;cov- ковариационная матрица, передается в виде двумерного массива;size- размер выборки, можно указать в виде целого числа или кортежа целых чисел;check_valid, tol- дополнительные параметры проверки входных данных.
Например, чтобы сгенерировать выборку из многомерного нормального распределения средними значениями [1, 2] и ковариационной матрицей [[1, 0.5], [0.5, 1]] размера 100, можно использовать следующий код:
import numpy as np
x = np.random.multivariate_normal([1, 2], [[1, 0.5], [0.5, 1]], size=100)
Полученная выборка будет содержать 100 элементов с двумя признаками каждый, распределенных согласно многомерному нормальному закону распределения.
#16. Вложенные списки, многомерные списки - Python для начинающих
01-10 Эмпирическое распределение в python
Вероятности вероятностей: #1. Биномиальное распределение [3Blue1Brown]
Нормальное Распределение за 6 Минут
Моделирование распределения доходностей в Python
Многомерное нормальное распределение 2
Основы SciPy - Научные И Математические Вычисления На Python
Реакция на результаты ЕГЭ 2022 по русскому языку
Новые материалы: