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Números aleatorios normales multivariantes
devuelve una matriz de vectores aleatorios elegidos de la misma distribución normal multivariante, con vector medio y matriz de covarianza.R
= mvnrnd(mu
,sigma
,n
)R
n
mu
sigma
Para obtener más información, consulte .Distribución normal multivariante
requiere que la matriz sea simétrica.mvnrnd
sigma
Si solo tiene una asimetría menor, puede usar la asimetría en su lugar para resolver la asimetría.sigma
(sigma + sigma')/2
En el caso unidimensional, es la varianza, no la desviación estándar.sigma
Por ejemplo, es lo mismo que , donde está la varianza y es la desviación estándar.mvnrnd(0,4)
normrnd(0,2)
4
2
[1] Kotz, S., N. Balakrishnan, and N. L. Johnson. Continuous Multivariate Distributions: Volume 1: Models and Applications. 2nd ed. New York: John Wiley & Sons, Inc., 2000.