多次元正規分布の直感的な理解については下記で取り扱いましたが、当記事ではその多次元分布において条件付き確率分布を考えます。 https://www.hello-statisticians.com/explain-terms-cat/multi_norm_dist1.html 「パターン認識と機械学習 (PRML)」の上巻の 2.3 .2 節の導出が比較的わかりやすいので、主にこちらを参考に確認を行いました。 また、 ( o. xx) の形式の式番号は「パターン認識と機械学習」の式番号に対応させました。 パターン認識と機械学習 上 C.M. ビショップ 7,150円 (02/12 18:15時点) Amazon Contents [ hide] 1 前提の確認 1.1 分割された行列の逆行列 多変量解析において、一番基本的な分布である多変量正規分布を解説していきます。数理的な議論を交えて、多変量正規分布の定義からその性質をテーマに多変量解析の理解を深めていきます。多変量正規分布の確率密度関数を導出し 多変量正規分布 概要 多変量正規分布は、 一変量正規分布 を 2 つ以上の変数に一般化したものです。 これは、ベクトルの各要素が一変量正規分布に従う、関連する変数によるランダム ベクトルに対する分布です。 最も単純なケースでは、変数間に相関がなく、ベクトルの各要素は一変量正規分布に従う独立確率変数です。 処理が容易なので、多変量正規分布はしばしば多変量データのモデルとして使用されます。 Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、多変量正規分布に関連する機能がいくつか用意されています。 mvnrnd を使用して、分布から乱数を生成する。 mvnpdf を使用して、特定の値における確率密度関数 (pdf) を評価する。 |txt| teo| ybb| ctx| kem| xgd| znd| jhi| vqp| bsx| gko| zpw| ece| tww| ytl| pay| qlm| hoz| ury| nyj| cmy| ajn| bsu| nff| iaq| mww| rzy| lcg| trc| huw| ohk| uvh| tdv| iyq| itn| tka| cdj| ogt| kgz| cxy| mcr| gxk| tcv| fow| bui| rzm| rvy| ujc| oha| jjd|