R में Multivariate Probability Distributions
Surajit Ray
Professor, University of Glasgow
| Distribution | Location Parameter | Scale Parameter |
|---|---|---|
| Normal | mean |
sigma |
| t | delta |
sigma |
| Skew-normal | xi |
Omega |
| Skew-t | xi |
Omega |
| Distribution | Location Parameter | Scale Parameter | Degrees of freedom |
|---|---|---|---|
| Normal | mean |
sigma |
No |
| t | delta |
sigma |
Yes |
| Skew-normal | xi |
Omega |
No |
| Skew-t | xi |
Omega |
Yes |
तुलना
स्टैंडर्ड नॉर्मल
अलग-अलग df वाले t

एक ही cutoff पर टेल्स ज़्यादा मोटी होती हैं
$P(X< - 1.96 \text{ or } X > 1.96)$
| Distribution | Probability |
|---|---|
| Normal | 0.05 |
| t(df=1) | 0.3 |
| t(df=8) | 0.0857 |
| t(df=20) | 0.0641 |
| t(df=30) | 0.0593 |

यूनिवेरिएट Student's t-वितरण का सामान्यीकरण
$$t_{df}(\delta, \Sigma ) $$
${\mu}=\delta={\begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix}},\quad { \Sigma }={\begin{pmatrix} 1 & 0.5 \\ 0.5 & 2 \end{pmatrix}}$
df = 3 वाले t के कंटूर्स

${\begin{matrix} ~ \\ ~ \end{matrix}}$
बाइवेरिएट नॉर्मल के कंटूर्स

rmvt(n, delta, sigma, df)dmvt(x, delta, sigma, df)qmvt(p, delta, sigma, df)pmvt(upper, lower, delta, sigma, df)रैंडम सैंपल बनाना
3-डाइमेंशनल t से सैंपल जनरेट करें, जहाँ $ \delta= \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ -5 \end{pmatrix} ,~~\Sigma={\begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 1 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 5 \end{pmatrix}}, ~~df = 4.$
# Specify delta and sigma
delta <- c(1, 2, -5)
sigma <- matrix(c(1, 1, 0,
1, 2, 0,
0, 0, 5), 3, 3)
# Generate samples
t.sample <- rmvt(n = 2000, delta = delta, sigma = sigma, df = 4)
head(t.sample,4)
[,1] [,2] [,3]
[1,] -1.256 -1.518 -12.340
[2,] 1.479 1.908 -7.647
[3,] -0.152 1.357 -9.011
[4,] 1.938 2.531 -4.534
4 degrees of freedom वाली t-वितरण

नॉर्मल वितरण

10 degrees of freedom वाली t-वितरण

नॉर्मल वितरण

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