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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Multivariate Normalverteilung<br />

<strong>Statistische</strong> Metoden<br />

<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong><br />

Einleitung<br />

R. Frühwirth<br />

Simulation von diskreten<br />

Zufallsvariablen<br />

Allgemeine <strong>Methoden</strong><br />

Alternativverteilung<br />

Binomialverteilung<br />

Poissonverteilung<br />

Multinomialverteilung<br />

Simulation von stetigen<br />

Zufallsvariablen<br />

Allgemeine <strong>Methoden</strong><br />

Exponentialverteilung<br />

Normalverteilung<br />

Multivariate<br />

Normalverteilung<br />

Gamma-,χ 2 -, t- und<br />

F-Verteilung<br />

Satz<br />

Es sei V eine (positiv definite) Kovarianzmatrix <strong>der</strong> Dimension<br />

n × n, µ ein Vektor <strong>der</strong> Dimension n × 1 und Q eine Matrix mit<br />

QQ T = V. Ist U ein standardnormalverteilter Vektor <strong>der</strong><br />

Dimension n × 1, so ist<br />

X = QU + µ<br />

normalverteilt mit Mittel µ und Kovarianzmatrix V.<br />

Q kann mittels Choleskyzerlegung o<strong>der</strong><br />

Hauptachsentransformation berechnent werden.<br />

In Matlab: Funktion mvnrnd<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 585/587

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