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文档简介

第二讲 多元正态分布 1 复习一元正态分布 一元正态分布的密度函数 一元正态分布的性质 一元正态分布的数字特征 均值、方差 偏度、峰度 一元正态分布的计算和查表 2 1 多元正态分布的定义 一、标准多元正态分布 则 设随机向量 独立同分布于 密度函数为 3 其中的 均值为 4 协方差矩阵为 5 二、一般的多元正态分布 设随机向量 ,若其的密度函数为 6 其中 的均值为 协方差为 称 服从均值为E(X),协方差为的正态分布 。 7 特例:二元正态分布 P=2 8 三、一般的正态和标准正态的关系 设 ,其中 是一个 阶 非退化矩阵, 服从 维标准正态分布, 则 服从p维正态分布,且均值向量为 9 协方差为 10 11 性质1 设 ,则 的任何子向量也服从多元正 态分布,其均值为 的相应子向量,协方差为 的相应子 矩阵。 则 且 12 性质2 设 , , 相互独立, 且,则对任意 个常数 ,有 13 则给定 时 的条件分布为 ,其中 性质3 将 作如下的分块: 为 给定的条件下 数学期望。 14 偏相关系数 矩阵 称为条件协方差矩阵,它的元素用 表示,是当 给定的条件下. 与 ( )的偏相关系 数,定义为 它度量了在值 给定的条件下, 与 ( )相关性的强弱。 15 例 设XN6( ,),其协方差矩阵为,计算偏相 关系数 16 17 求x6给定的条件下,x1, x5的偏协方差矩阵 18 19 20 21 22 定理1.4 设 ,将 按同样方式剖分为: 式中, 则,相互独立当且尽当 对一切 23 4 均方向量和协方差阵的 极大似然估计及其性质 24 则总体的密度函数为 X(1),X(2),X(n)是从总体中抽取的一个简单随机样本,满 足X(1),X(2),X(n)相互独立,且同正态分布 称X为样本资料矩阵。 一、样本的联合密度函数 25 为样本联合密度函数。 26 二、和的极大似然估计 所谓和的极大似然估计,是寻找 和 满足条件 27 可以证明和的极大似然估计为 28 式中, 29 30 极大似然估计量的性质 1、无偏性; 2、强相合性; 3、充分性。 31 1.5 维希特(Wishart)分布 1、定义随机矩阵的分布 矩阵中的每一个元素均为随机变量, 32 则矩阵X的分布是其列向量拉长,组成一 个长向量 33 定义 维希特(Wi

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