| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
في نظرية الاحتمال والإحصاء يُعتبر التوزيع … في نظرية الاحتمال والإحصاء يُعتبر التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات أو توزيع غاوسي متعدد المتغيرات تعميم (متغير واحد) لـتوزيع احتمالي طبيعي من أحادي الأبعاد إلى أعلى الأبعاد. أحد التعريفات المحتملة هو أن المتجه العشوائي يكون k-متغير يوزع بصورةٍ طبيعية، لو تحتوي كل تركيبة خطية من مكونات k على توزيع طبيعي وحيد المتغير. ومع ذلك، تستمد أهميتها بشكلٍ رئيسي من مبرهنة النهاية المركزية متعددة المتغيرات. يُستخدم غالبًا التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات لوصف- على الأقل تقريبًا- أي مجموعة (محتملة) من المتغيرات العشوائية المرتبطة بالقيمة الحقيقية حيث يتجمع كل واحد منها حول متوسط القيمة.ة حيث يتجمع كل واحد منها حول متوسط القيمة.
, 多变量正态分布亦称为多变量高斯分布。它是单维正态分布向多维的推广。它同矩阵正态分布有紧密的联系。
, 確率論と統計学において、多変量正規分布（たへんりょうせいきぶんぷ、英: multiv … 確率論と統計学において、多変量正規分布（たへんりょうせいきぶんぷ、英: multivariate normal distribution）または多次元正規分布、あるいは結合正規分布（英: joint normal distribution）、もしくはこれらの語で「正規分布」を「ガウス分布」に換えたもの、は1次元の正規分布を高次元へと一般化した確率分布である。が k 変量正規分布に従うとは、それらの k 個の成分（実数値確率変数）の任意の（実係数）線型結合が1変量正規分布に従うことを言う。この分布の重要性は主として、多変数の場合の中心極限定理の分布収束先として現れることによる。多変量正規分布はしばしば、少なくとも近似的に、互いに相関を持ち、平均ベクトルの周辺に値が集中するような確率変数の組を記述するのに用いられる。を持ち、平均ベクトルの周辺に値が集中するような確率変数の組を記述するのに用いられる。
, ( MVN은 여기로 연결됩니다. mvn 빌드 바동화 소프트웨어에 대해서는 아파치 메이븐 문서를 참고하십시오.) 다변량 정규분포(multivariate normal distribution)는 정규분포를 다차원 공간에 대해 확장한 분포이다.
, In probability theory and statistics, the … In probability theory and statistics, the multivariate normal distribution, multivariate Gaussian distribution, or joint normal distribution is a generalization of the one-dimensional (univariate) normal distribution to higher dimensions. One definition is that a random vector is said to be k-variate normally distributed if every linear combination of its k components has a univariate normal distribution. Its importance derives mainly from the multivariate central limit theorem. The multivariate normal distribution is often used to describe, at least approximately, any set of (possibly) correlated real-valued random variables each of which clusters around a mean value.ach of which clusters around a mean value.
, Многоме́рное норма́льное распределе́ние (и … Многоме́рное норма́льное распределе́ние (или многоме́рное га́уссовское распределе́ние) в теории вероятностей — это обобщение одномерного нормального распределения. Случайный вектор, имеющий многомерное нормальное распределение, называется гауссовским вектором.еделение, называется гауссовским вектором.
, Die mehrdimensionale oder multivariate Nor … Die mehrdimensionale oder multivariate Normalverteilung ist eine multivariate Verteilung In der multivariaten Statistik. Sie stellt eine Verallgemeinerung der (eindimensionalen) Normalverteilung auf mehrere Dimensionen dar. Eine zweidimensionale Normalverteilung wird auch bivariate Normalverteilung genannt. Bestimmt wird eine mehrdimensionale Normalverteilung durch zwei Verteilungsparameter – den Erwartungswertvektor und durch die Kovarianzmatrix, welche den Parametern (Erwartungswert) und (Varianz) der eindimensionalen Normalverteilungen entsprechen. Mehrdimensional normalverteilte Zufallsvariablen treten als Grenzwerte bestimmter Summen unabhängiger mehrdimensionaler Zufallsvariablen auf.Dies ist die Verallgemeinerung des zentralen Grenzwertsatz zum mehrdimensionalen zentralen Grenzwertsatz. Weil sie entsprechend dort auftreten, wo mehrdimensionale zufällige Größen als Überlagerung vieler voneinander unabhängiger Einzeleffekte angesehen werden können, haben sie für die Praxis eine große Bedeutung. Aufgrund der sogenannten Reproduktivitätseigenschaft der mehrdimensionalen Normalverteilung lässt sich die Verteilung von Summen (und Linearkombinationen) mehrdimensional normalverteilter Zufallsvariablen konkret angeben.rteilter Zufallsvariablen konkret angeben.
, In teoria della probabilità e statistica, … In teoria della probabilità e statistica, la distribuzione normale multivariata o distribuzione gaussiana multivariata o vettore gaussiano è una generalizzazione della distribuzione normale (univariata) a dimensioni più elevate. Una definizione è che un vettore di variabili aleatorie ha una distribuzione normale k-variata se ogni combinazione lineare delle sue k componenti ha distribuzione normale univariata. La sua importanza deriva principalmente dal . La distribuzione normale multivariata è spesso utilizzata per descrivere, almeno approssimativamente, un qualunque insieme di variabili aleatorie a valori reali (possibilmente) correlate, ognuna delle quali è clusterizzata attorno ad un valore medio. clusterizzata attorno ad un valore medio.
, In de kansrekening en de statistiek is de … In de kansrekening en de statistiek is de multivariate normale verdeling een speciale kansverdeling: het is het analogon van de normale verdeling in meer dimensies. De verdeling wordt ook wel met multidimensionale normale verdeling en multivariate Gaussische verdeling aangeduid.ltivariate Gaussische verdeling aangeduid.
, Багатовимірний нормальний розподіл (чи баг … Багатовимірний нормальний розподіл (чи багатовимірний гаусів розподіл) у теорії ймовірностей — це узагальнення одновимірного нормального розподілу для випадку із багатьма вимірами. Відповідно до одного із визначень стверджують, що вектор випадкових величин має k-варіативний нормальний розподіл якщо кожна лінійна комбінація його k компонент має одновимірний нормальний розподіл. В основному його важливість випливає із узагальнення центральної граничної теореми для багатьох вимірів. Багатовимірний нормальний розподіл часто використовують аби описати, принаймні наближено, будь-яку множину (можливо) корельованих випадкових величин із дійсними значенням, кожна з яких скупчується довкола середнього значення.х скупчується довкола середнього значення.
, Wielowymiarowy rozkład normalny – rozkład wielowymiarowej zmiennej losowej, będący uogólnieniem rozkładu normalnego na n wymiarów.
, On appelle loi normale multidimensionnelle … On appelle loi normale multidimensionnelle, ou Normale multivariée ou loi multinormale ou loi de Gauss à plusieurs variables, une loi de probabilité qui est la généralisation multidimensionnelle de la loi normale. Alors que la loi normale classique est paramétrée par un scalaire μ correspondant à sa moyenne et un second scalaire σ2 correspondant à sa variance, la loi multinormale est paramétrée par un vecteur représentant son centre et une matrice semi-définie positive qui est sa matrice de variance-covariance. On la définit par sa fonction caractéristique, pour un vecteur , Dans le cas non dégénéré où Σ est définie positive, donc inversible, la loi normale multidimensionnelle admet la densité de probabilité suivante : Cette loi est habituellement notée par analogie avec la loi normale unidimensionnelle.gie avec la loi normale unidimensionnelle.
, En probabilidad y estadística, una distribución normal multivariante, también llamada distribución gaussiana multivariante, es una generalización de la distribución normal unidimensional a dimensiones superiores.
, En teoria de probabilitat i estadística, l … En teoria de probabilitat i estadística, la distribució normal multivariable o distribució gaussiana multivariable és una generalització de la distribució normal unidimensional (univariable) en dimensions superiors. Una definició possible és que un vector aleatori és distribuït normal k-variable si totes les combinacions lineals dels seus k components segueixen una distribució normal univariable. La seva importància es deriva principalment del teorema del límit central multivariable. La distribució normal multivariable s'utilitza sovint per descriure, almenys aproximadament, qualsevol conjunt de variables aleatòries reals (possiblement) correlacionades cadascuna de les quals es concentra al voltant d'un valor mitjà. es concentra al voltant d'un valor mitjà.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/MultivariateNormal.png?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/84973-integrate-and-classify-normal-distributions +
, https://cran.r-project.org/web/packages/TruncatedNormal/ +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
50347
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
64486
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1121369065
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Affine_transformation +
, http://dbpedia.org/resource/Univariate +
, http://dbpedia.org/resource/Matrix_inverse +
, http://dbpedia.org/resource/Precision_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Generalized_chi-squared_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Biased_estimator +
, http://dbpedia.org/resource/Singular_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/Cholesky_decomposition +
, http://dbpedia.org/resource/Errors_and_residuals_in_statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Ellipsoid +
, http://dbpedia.org/resource/Conjugate_prior +
, http://dbpedia.org/resource/Differential_entropy +
, http://dbpedia.org/resource/Standard_normal +
, http://dbpedia.org/resource/International_Air_Transport_Association_airport_code +
, http://dbpedia.org/resource/P-value +
, http://dbpedia.org/resource/File:Multivariate_Gaussian.png +
, http://dbpedia.org/resource/Interval_estimation +
, http://dbpedia.org/resource/Inverse_Mills_ratio +
, http://dbpedia.org/resource/Normal_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/E_%28mathematical_constant%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Dimension +
, http://dbpedia.org/resource/Correlation_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_independence +
, http://dbpedia.org/resource/Data_set +
, http://dbpedia.org/resource/Nat_%28unit%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Ellipse +
, http://dbpedia.org/resource/Sample_covariance_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/Degenerate_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Pseudo-determinant +
, http://dbpedia.org/resource/Sum_of_normally_distributed_random_variables +
, http://dbpedia.org/resource/Generalized_inverse +
, http://dbpedia.org/resource/Lebesgue_measure +
, http://dbpedia.org/resource/Mutual_information +
, http://dbpedia.org/resource/Normalization_constant +
, http://dbpedia.org/resource/Pearson_product-moment_correlation_coefficient +
, http://dbpedia.org/resource/Countably_infinite +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Exponential_family_distributions +
, http://dbpedia.org/resource/Rotation_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/Box%E2%80%93Muller_transform +
, http://dbpedia.org/resource/Jerome_H._Friedman +
, http://dbpedia.org/resource/Mahalanobis_distance +
, http://dbpedia.org/resource/Location_parameter +
, http://dbpedia.org/resource/Bit +
, http://dbpedia.org/resource/Mean_vector +
, http://dbpedia.org/resource/Central_limit_theorem +
, http://dbpedia.org/resource/Estimator +
, http://dbpedia.org/resource/Maximum_likelihood +
, http://dbpedia.org/resource/Transpose +
, http://dbpedia.org/resource/Polar_coordinates +
, http://dbpedia.org/resource/Standard_score +
, http://dbpedia.org/resource/Eigendecomposition +
, http://dbpedia.org/resource/Positive-definite_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/Semi-major_and_semi-minor_axes +
, http://dbpedia.org/resource/Ordinary_least_squares +
, http://dbpedia.org/resource/Kullback%E2%80%93Leibler_divergence +
, http://dbpedia.org/resource/Cram%C3%A9r%E2%80%93Rao_bound +
, http://dbpedia.org/resource/Larry_rafsky +
, http://dbpedia.org/resource/Logarithm +
, http://dbpedia.org/resource/Fisher_information +
, http://dbpedia.org/resource/Multiple_linear_regression +
, http://dbpedia.org/resource/Determinant +
, http://dbpedia.org/resource/Fisher_information_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/Affine_function +
, http://dbpedia.org/resource/Covariance_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/Absolute_continuity +
, http://dbpedia.org/resource/Elliptical_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Dot_product +
, http://dbpedia.org/resource/Kurtosis +
, http://dbpedia.org/resource/Lp_space +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Stable_distributions +
, http://dbpedia.org/resource/Wishart_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Chi-squared_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Norm_%28mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Cumulative_distribution_function +
, http://dbpedia.org/resource/Generalized_variance +
, http://dbpedia.org/resource/Inverse_cumulative_distribution_function +
, http://dbpedia.org/resource/Matrix_normal_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/File:Probabilities_of_functions_of_normal_vectors.png +
, http://dbpedia.org/resource/Diagonal_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/Semidiameter +
, http://dbpedia.org/resource/Monte_Carlo_method +
, http://dbpedia.org/resource/Pairwise_independence +
, http://dbpedia.org/resource/Hypersphere +
, http://dbpedia.org/resource/Complex_normal_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Regression_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Random_vector +
, http://dbpedia.org/resource/Linear_combination +
, http://dbpedia.org/resource/Probability_density_function +
, http://dbpedia.org/resource/Conjugate_transpose +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Multivariate_continuous_distributions +
, http://dbpedia.org/resource/Skewness +
, http://dbpedia.org/resource/Euclidean_norm +
, http://dbpedia.org/resource/Locus_%28mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Quantile_function +
, http://dbpedia.org/resource/File:Classification_of_several_multivariate_normals.png +
, http://dbpedia.org/resource/File:Multivariate_normal_probability_in_different_domains.png +
, http://dbpedia.org/resource/Exponential_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Mixture_model +
, http://dbpedia.org/resource/Best_linear_unbiased_prediction +
, http://dbpedia.org/resource/Random_variable +
, http://dbpedia.org/resource/Inverse-Wishart_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Eigendecomposition_of_a_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/Hoyt_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Sign_function +
, http://dbpedia.org/resource/Bayesian_statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Rayleigh_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/File:GaussianScatterPCA.png +
, http://dbpedia.org/resource/Gaussian_copula +
, http://dbpedia.org/resource/Characteristic_function_%28probability_theory%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Probability_theory +
, http://dbpedia.org/resource/Quadratic_form +
, http://dbpedia.org/resource/Vector_length +
, http://dbpedia.org/resource/Positive_semi-definite_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/Null_hypothesis +
, http://dbpedia.org/resource/Degeneracy_%28mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Marginal_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Multivariate_stable_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Truncated_normal_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Moment_%28mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Chi_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Rice_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Continuous_distributions +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Normal_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Eigenvectors +
, http://dbpedia.org/resource/Multivariate_t-distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Disintegration_theorem +
, http://dbpedia.org/resource/Schur_complement +
|
| http://dbpedia.org/property/backgroundColour
|
#F5FFFA
|
| http://dbpedia.org/property/borderColour
|
#0073CF
|
| http://dbpedia.org/property/cellpadding
|
6
|
| http://dbpedia.org/property/kldiv
|
see below
|
| http://dbpedia.org/property/mean
|
μ
|
| http://dbpedia.org/property/mode
|
μ
|
| http://dbpedia.org/property/name
|
Multivariate normal
|
| http://dbpedia.org/property/parameters
|
μ ∈ Rk — location
, Σ ∈ Rk × k — covariance
|
| http://dbpedia.org/property/pdf
|
exists only when Σ is positive-definite
|
| http://dbpedia.org/property/pdfCaption
|
(Many sample points from a multivariate normal distribution with and , shown along with the 3-sigma ellipse, the two marginal distributions, and the two 1-d histograms.)
|
| http://dbpedia.org/property/pdfImage
|
MultivariateNormal.png
|
| http://dbpedia.org/property/support
|
x ∈ μ + span ⊆ Rk
|
| http://dbpedia.org/property/type
|
multivariate
|
| http://dbpedia.org/property/variance
|
Σ
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:%21 +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cite_book +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Math +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Refbegin +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Refend +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Equation_box_1 +
, http://dbpedia.org/resource/Template:See_also +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Citation_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Rp +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Main +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Redirect +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Ordered_list +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Ambiguous +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Further +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Probability_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Template:= +
, http://dbpedia.org/resource/Template:ProbDistributions +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Frac2 +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Continuous_distributions +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Normal_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Multivariate_continuous_distributions +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Stable_distributions +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Exponential_family_distributions +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_normal_distribution?oldid=1121369065&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Classification_of_several_multivariate_normals.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Multivariate_normal_probability_in_different_domains.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/MultivariateNormal.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Multivariate_Gaussian.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/GaussianScatterPCA.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Probabilities_of_functions_of_normal_vectors.png +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_normal_distribution +
|
| owl:sameAs |
http://eu.dbpedia.org/resource/Aldagai_anitzeko_banaketa_normala +
, http://sr.dbpedia.org/resource/Multivarijantna_normalna_raspodela +
, http://fa.dbpedia.org/resource/%D8%AA%D9%88%D8%B2%DB%8C%D8%B9_%D9%86%D8%B1%D9%85%D8%A7%D9%84_%DA%86%D9%86%D8%AF_%D9%85%D8%AA%D8%BA%DB%8C%D8%B1%D9%87 +
, http://ca.dbpedia.org/resource/Distribuci%C3%B3_normal_multivariable +
, http://pl.dbpedia.org/resource/Wielowymiarowy_rozk%C5%82ad_normalny +
, http://ja.dbpedia.org/resource/%E5%A4%9A%E5%A4%89%E9%87%8F%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%88%86%E5%B8%83 +
, http://es.dbpedia.org/resource/Distribuci%C3%B3n_normal_multivariada +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%9C%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 +
, http://ko.dbpedia.org/resource/%EB%8B%A4%EB%B3%80%EB%9F%89_%EC%A0%95%EA%B7%9C%EB%B6%84%ED%8F%AC +
, http://da.dbpedia.org/resource/Flerdimensional_normalfordeling +
, http://de.dbpedia.org/resource/Mehrdimensionale_Normalverteilung +
, http://yago-knowledge.org/resource/Multivariate_normal_distribution +
, http://he.dbpedia.org/resource/%D7%94%D7%AA%D7%A4%D7%9C%D7%92%D7%95%D7%AA_%D7%A8%D7%91-%D7%A0%D7%95%D7%A8%D7%9E%D7%9C%D7%99%D7%AA +
, http://it.dbpedia.org/resource/Distribuzione_normale_multivariata +
, http://ar.dbpedia.org/resource/%D8%AA%D9%88%D8%B2%D9%8A%D8%B9_%D8%B7%D8%A8%D9%8A%D8%B9%D9%8A_%D9%85%D8%AA%D8%B9%D8%AF%D8%AF_%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AA%D8%BA%D9%8A%D8%B1%D8%A7%D8%AA +
, http://gl.dbpedia.org/resource/Distribuci%C3%B3n_normal_multivariante +
, http://zh.dbpedia.org/resource/%E5%A4%9A%E5%85%83%E6%AD%A3%E6%80%81%E5%88%86%E5%B8%83 +
, http://tr.dbpedia.org/resource/%C3%87okde%C4%9Fi%C5%9Firli_normal_da%C4%9F%C4%B1l%C4%B1m +
, http://fr.dbpedia.org/resource/Loi_normale_multidimensionnelle +
, http://vi.dbpedia.org/resource/Ph%C3%A2n_ph%E1%BB%91i_chu%E1%BA%A9n_nhi%E1%BB%81u_chi%E1%BB%81u +
, http://www.wikidata.org/entity/Q1149000 +
, http://dbpedia.org/resource/Multivariate_normal_distribution +
, http://nl.dbpedia.org/resource/Multivariate_normale_verdeling +
, http://d-nb.info/gnd/4227589-1 +
, https://global.dbpedia.org/id/Cc5w +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%91%D0%B0%D0%B3%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D0%BC%D1%96%D1%80%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D1%96%D0%BB +
, http://th.dbpedia.org/resource/%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%81%E0%B8%88%E0%B8%81%E0%B9%81%E0%B8%88%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%81%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B8%AB%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%A2%E0%B8%95%E0%B8%B1%E0%B8%A7%E0%B9%81%E0%B8%9B%E0%B8%A3 +
, http://ast.dbpedia.org/resource/Distribuci%C3%B3n_normal_multivariante +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.0d9xb +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/Distribution105729036 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatContinuousDistributions +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatProbabilityDistributions +
, http://dbpedia.org/class/yago/PsychologicalFeature100023100 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Structure105726345 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Arrangement105726596 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatMultivariateContinuousDistributions +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatExponentialFamilyDistributions +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatStableDistributions +
, http://dbpedia.org/class/yago/Cognition100023271 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Abstraction100002137 +
|
| rdfs:comment |
In probability theory and statistics, the … In probability theory and statistics, the multivariate normal distribution, multivariate Gaussian distribution, or joint normal distribution is a generalization of the one-dimensional (univariate) normal distribution to higher dimensions. One definition is that a random vector is said to be k-variate normally distributed if every linear combination of its k components has a univariate normal distribution. Its importance derives mainly from the multivariate central limit theorem. The multivariate normal distribution is often used to describe, at least approximately, any set of (possibly) correlated real-valued random variables each of which clusters around a mean value.ach of which clusters around a mean value.
, Багатовимірний нормальний розподіл (чи баг … Багатовимірний нормальний розподіл (чи багатовимірний гаусів розподіл) у теорії ймовірностей — це узагальнення одновимірного нормального розподілу для випадку із багатьма вимірами. Відповідно до одного із визначень стверджують, що вектор випадкових величин має k-варіативний нормальний розподіл якщо кожна лінійна комбінація його k компонент має одновимірний нормальний розподіл. В основному його важливість випливає із узагальнення центральної граничної теореми для багатьох вимірів. Багатовимірний нормальний розподіл часто використовують аби описати, принаймні наближено, будь-яку множину (можливо) корельованих випадкових величин із дійсними значенням, кожна з яких скупчується довкола середнього значення.х скупчується довкола середнього значення.
, Многоме́рное норма́льное распределе́ние (и … Многоме́рное норма́льное распределе́ние (или многоме́рное га́уссовское распределе́ние) в теории вероятностей — это обобщение одномерного нормального распределения. Случайный вектор, имеющий многомерное нормальное распределение, называется гауссовским вектором.еделение, называется гауссовским вектором.
, In de kansrekening en de statistiek is de … In de kansrekening en de statistiek is de multivariate normale verdeling een speciale kansverdeling: het is het analogon van de normale verdeling in meer dimensies. De verdeling wordt ook wel met multidimensionale normale verdeling en multivariate Gaussische verdeling aangeduid.ltivariate Gaussische verdeling aangeduid.
, In teoria della probabilità e statistica, … In teoria della probabilità e statistica, la distribuzione normale multivariata o distribuzione gaussiana multivariata o vettore gaussiano è una generalizzazione della distribuzione normale (univariata) a dimensioni più elevate. Una definizione è che un vettore di variabili aleatorie ha una distribuzione normale k-variata se ogni combinazione lineare delle sue k componenti ha distribuzione normale univariata. La sua importanza deriva principalmente dal . La distribuzione normale multivariata è spesso utilizzata per descrivere, almeno approssimativamente, un qualunque insieme di variabili aleatorie a valori reali (possibilmente) correlate, ognuna delle quali è clusterizzata attorno ad un valore medio. clusterizzata attorno ad un valore medio.
, Wielowymiarowy rozkład normalny – rozkład wielowymiarowej zmiennej losowej, będący uogólnieniem rozkładu normalnego na n wymiarów.
, On appelle loi normale multidimensionnelle … On appelle loi normale multidimensionnelle, ou Normale multivariée ou loi multinormale ou loi de Gauss à plusieurs variables, une loi de probabilité qui est la généralisation multidimensionnelle de la loi normale. Alors que la loi normale classique est paramétrée par un scalaire μ correspondant à sa moyenne et un second scalaire σ2 correspondant à sa variance, la loi multinormale est paramétrée par un vecteur représentant son centre et une matrice semi-définie positive qui est sa matrice de variance-covariance. On la définit par sa fonction caractéristique, pour un vecteur ,onction caractéristique, pour un vecteur ,
, Die mehrdimensionale oder multivariate Nor … Die mehrdimensionale oder multivariate Normalverteilung ist eine multivariate Verteilung In der multivariaten Statistik. Sie stellt eine Verallgemeinerung der (eindimensionalen) Normalverteilung auf mehrere Dimensionen dar. Eine zweidimensionale Normalverteilung wird auch bivariate Normalverteilung genannt. Bestimmt wird eine mehrdimensionale Normalverteilung durch zwei Verteilungsparameter – den Erwartungswertvektor und durch die Kovarianzmatrix, welche den Parametern (Erwartungswert) und (Varianz) der eindimensionalen Normalverteilungen entsprechen.ensionalen Normalverteilungen entsprechen.
, 確率論と統計学において、多変量正規分布（たへんりょうせいきぶんぷ、英: multiv … 確率論と統計学において、多変量正規分布（たへんりょうせいきぶんぷ、英: multivariate normal distribution）または多次元正規分布、あるいは結合正規分布（英: joint normal distribution）、もしくはこれらの語で「正規分布」を「ガウス分布」に換えたもの、は1次元の正規分布を高次元へと一般化した確率分布である。が k 変量正規分布に従うとは、それらの k 個の成分（実数値確率変数）の任意の（実係数）線型結合が1変量正規分布に従うことを言う。この分布の重要性は主として、多変数の場合の中心極限定理の分布収束先として現れることによる。多変量正規分布はしばしば、少なくとも近似的に、互いに相関を持ち、平均ベクトルの周辺に値が集中するような確率変数の組を記述するのに用いられる。を持ち、平均ベクトルの周辺に値が集中するような確率変数の組を記述するのに用いられる。
, En probabilidad y estadística, una distribución normal multivariante, también llamada distribución gaussiana multivariante, es una generalización de la distribución normal unidimensional a dimensiones superiores.
, ( MVN은 여기로 연결됩니다. mvn 빌드 바동화 소프트웨어에 대해서는 아파치 메이븐 문서를 참고하십시오.) 다변량 정규분포(multivariate normal distribution)는 정규분포를 다차원 공간에 대해 확장한 분포이다.
, في نظرية الاحتمال والإحصاء يُعتبر التوزيع … في نظرية الاحتمال والإحصاء يُعتبر التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات أو توزيع غاوسي متعدد المتغيرات تعميم (متغير واحد) لـتوزيع احتمالي طبيعي من أحادي الأبعاد إلى أعلى الأبعاد. أحد التعريفات المحتملة هو أن المتجه العشوائي يكون k-متغير يوزع بصورةٍ طبيعية، لو تحتوي كل تركيبة خطية من مكونات k على توزيع طبيعي وحيد المتغير. ومع ذلك، تستمد أهميتها بشكلٍ رئيسي من مبرهنة النهاية المركزية متعددة المتغيرات. يُستخدم غالبًا التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات لوصف- على الأقل تقريبًا- أي مجموعة (محتملة) من المتغيرات العشوائية المرتبطة بالقيمة الحقيقية حيث يتجمع كل واحد منها حول متوسط القيمة.ة حيث يتجمع كل واحد منها حول متوسط القيمة.
, En teoria de probabilitat i estadística, l … En teoria de probabilitat i estadística, la distribució normal multivariable o distribució gaussiana multivariable és una generalització de la distribució normal unidimensional (univariable) en dimensions superiors. Una definició possible és que un vector aleatori és distribuït normal k-variable si totes les combinacions lineals dels seus k components segueixen una distribució normal univariable. La seva importància es deriva principalment del teorema del límit central multivariable. La distribució normal multivariable s'utilitza sovint per descriure, almenys aproximadament, qualsevol conjunt de variables aleatòries reals (possiblement) correlacionades cadascuna de les quals es concentra al voltant d'un valor mitjà. es concentra al voltant d'un valor mitjà.
, 多变量正态分布亦称为多变量高斯分布。它是单维正态分布向多维的推广。它同矩阵正态分布有紧密的联系。
|
| rdfs:label |
توزيع طبيعي متعدد المتغيرات
, Multivariate normale verdeling
, Wielowymiarowy rozkład normalny
, Mehrdimensionale Normalverteilung
, 多変量正規分布
, Distribuzione normale multivariata
, Multivariate normal distribution
, 多元正态分布
, Distribución normal multivariada
, Многомерное нормальное распределение
, Loi normale multidimensionnelle
, Distribució normal multivariable
, Aldagai anitzeko banaketa normala
, 다변량 정규분포
, Багатовимірний нормальний розподіл
|
| rdfs:seeAlso |
http://dbpedia.org/resource/Confidence_region +
, http://dbpedia.org/resource/Normally_distributed +
, http://dbpedia.org/resource/Uncorrelated_does_not_imply_independent +
|
