假设我有3个相同分布的随机向量：w，v和x，它们的长度通常不同。w的长度为2，v的长度为3，x的长度为4。对于tf.contrib.distributions.MultivariateNormalFullCovariance(mean, sigma)，我应该如何定义这些向量的全协方差矩阵sigma
在这种情况下我如何才能将注意力转向多维协方差的术语？那是什么？或者，我应该通过将完整
浏览 17提问于2017-08-11得票数 1
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我想从具有给定均值和协方差的多变量正态分布生成样本，当然，这在numpy.random.multivariate_normal中是可能的。但是我想生成一个(哲学上)无限的这样的流，所以我想定义一个多元正态生成器mvn，以便mvn.next()生成另一个具有给定均值和协方差的随机向量。当然，我可以继续调用numpy.random.multivariate_normal(mean, c
浏览 3提问于2020-08-25得票数 0
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我正在尝试自动化一个过程，这个过程在某个时候需要从截短的多元正常值中抽取样本。也就是说，它是正态分布的多元正态分布(即高斯分布)，但变量被限制在长方体上。我给定的输入是完全多元正态的均值和协方差，但我需要在我的盒子里的样本。
到目前为止，我只是拒绝了盒外的样
浏览 12提问于2013-11-21得票数 8
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我需要创建“用200个样本建立的二维数据集，这些样本来自一个非对角协方差矩阵的多元高斯分布”，但我既不是统计学家，也不是数学家，我没有完全理解这一点。
这是我所理解的。对角线矩阵是在主对角线之外的条目中包含所有零的矩阵。因此，我假设非对角线是指一个矩阵，它在主对角线之外的条目中没有所有的零，所以任何随机矩阵都可以，对吗？所以，我开始创建一个随机矩阵，因为这里没有任何大小，我只做了1
浏览 2提问于2016-06-06得票数 0
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在Eigen中，有警告对行列式和逆矩阵的显式计算。我对Eigen一无所知。我可以想象，对于半正定矩阵(它是协方
浏览 6提问于2014-12-10得票数 3
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这里的新手正在排版我的问题，如果这不管用的话，请原谅。(2\pi)^{-Nd/2}\det(\Sigma)^{-N/2}exp(-1/2)(x-\mu)'\Sigma^{-1}(x-\mu)}$$ {f(x \mid\mu，\Sigma) =$$
我遇到了一个术语-log(det( $S
浏览 5提问于2013-09-29得票数 0
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下面是我的代码的一部分：data {
int<lower=0> N; //number of user(0,(1/alpha_u) * I);for (m in 1:M){}"""
但是我得到了一个错误:这行代码中</em
浏览 5提问于2016-02-10得票数 0
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我有一个使用mvnrnd生成的多元正态分布。
我想生成这个多元正态分布，而不是以纯随机的方式，而是使用例如SOBOL序列，我不知道如何在Matlab中实现它。我知道如何创建qrandstream，但不知道如何使用它来生成多变量正态分布。
浏览 0提问于2014-01-25得票数 2
我想建立一个带有结构参数的多元分布的模型，例如:一个由低秩部分和对角线部分组成的协方差矩阵的多元正态。实现这一目标的推荐方法是什么？(Tensorflow 2.8)mean = tf.Variable(np.zeros(DIM), dtype=tf.float32, name='mean')
low_rank = tf.Variable，而不是那些通过表达式输入<e
浏览 14提问于2022-03-02得票数 1
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我正在为贝叶斯统计问题编写一个WinBugs代码：
模型在对于$t = 1，\l ldots，200$，其中$\rho$反映了$Y_t^S$和$Y_t^V$增量之间的相关性，$\alpha$是实线上取值的参数，$N_2(M，V)$表示具有平均$M$和协方差矩阵$V$的二元正态分布。(问题是：)
为参数$\mu
浏览 3提问于2016-04-04得票数 0
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从多变量正态分布中取样多个元素
、、、、
我有一个大小为n*m的2D均值矩阵，其中n是样本数，m是数据的维数。我也有n矩阵的m*m，即西格玛是我的方差矩阵的形状n*m*m。我希望从上面的发行版中取样n样本，例如x_i~N(mean[i], sigma[i])。在numpy或使用for循环运行的任何其他标准库中，有什么方法可以做到这一点？我认为唯一的选择是使用np.random.multivariate_normal()，将均值矩阵平坦为一个向量，并将3D西格
浏览 4提问于2021-01-26得票数 0
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我尝试使用STAN来推断一个SIR模型，它表示为一个三维SDE:该模型的代码编译时没有问题。我不知道这个错误是从哪里来的，也不知道如何解决。我已经反复检查了输入数据是否与模型匹配，但我似乎确实如此。希望有人有一个想法或者已经有了同样的问题。更新：I成功地获得了一个较小的示例，与此相同，我降低了SDE的维度和复杂性。使用正态分布作为样本，以均值和标准差作为向量。但是如果我现在想用多元分布来抽取样本，它就不再起作用了。我将coavariance矩阵指定为对
浏览 8提问于2022-05-04得票数 1
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理解冲浪的作用
、、
我需要一些帮助理解函数在这个MATLAB示例代码中的作用。该代码来自多元正态(高斯)分布上的某些。在多元分布的背景下，我不确定这个surf在数学上说明了什么。这仅仅是显示过滤器，F，是什么样子？
浏览 1提问于2017-06-22得票数 1
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通过使用library(statmod)，我可以使用高斯-埃尔米特求积来评估单变量正态分布。但是如何使用Gauss-Hermite求积来计算二元正态分布呢？
任何帮助都将不胜感激。提前谢谢。我已经给出了使用Gauss-Hermite 5点计算单变量正态分布的代码。但是对于二元正态分布，我该怎么做呢？
浏览 4提问于2019-09-16得票数 1
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我有一个有100行和21列的数据集，其中列是变量。我想知道这些变量是否来自多元正态分布。因此，我使用了西西图书馆的，但我无法理解结果。这是我的代码：from scipy import stats
k2, p = stats.normaltest(df)
在本例中</e
浏览 1提问于2020-03-16得票数 0
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在R中是否有一个包，或者Python中有一个库，其中有些函数允许将多元(二维)高斯混合作为一个联合分布的图形表示？我的意思是我对边际分布不感兴趣。举个例子，我预计会出现这样的情况，在这两个高密度区域交汇的地方，可能会更平滑。
📷
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
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我对在python3x中应用Henze的多元正态检验感兴趣，我想知道我是否可以在木星笔记本中的python中这样做。我已经用我的数据拟合了一个VAR模型，然后我想测试这个拟合的VAR模型的残差是否是正态分布的。
我怎样才能在木星笔记本上用巨蟒做这件事？
浏览 7提问于2017-09-17得票数 3
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如何使用math.net库在C#中实现下面的matlab函数。r = mvnrnd(MU,SIGMA,cases)
也在math.net函数下面，没有返回任何结果。我已经尝试过其他方法，比如使用/不使用repetition.But的选择置换/选择变化，没有一个方法返回任何结果。
浏览 0提问于2015-09-04得票数 2
我正在寻找一种方法来建立一个深神经网络，它产生的输出作为多元标准正态分布~N(0,1)分布。我认为要做到这一点，需要做的是选择正确的损失函数。测试大量属性(均值、标准差、.)的损失。
意识到2听起
浏览 2提问于2020-11-08得票数 0
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