怎麼用MATLAB產生2維或者多維的高斯分佈資料 30分?

怎麼用MATLAB產生2維或者多維的高斯分佈資料 30分

x=randn（m，n）就是二維的高斯分佈函式，例如：

x=randn（5，6）便產生5行6列的二維的 高斯分佈函式：

ans =

-0.4326 1.1909 -0.1867 0.1139 0.2944 0.8580

-1.6656 1.1892 0.7258 1.0668 -1.3362 1範2540

0.1253 -0.0376 -0.5883 0.0593 0.7143 -1.5937

0.2877 0.3273 2.1832 -0.0956 1.6236 -1.4410

-1.1465 0.1746 -0.1364 -0.8323 -0.6918 0.5711

三維的：randn（m,n,p);依此類推。

例如randn（2，3，4）：

ans(:,:,1) =

-0.3999 0.8156 1.2902

0.6900 0.7119 0.6686

ans(:,:,2) =

1.1908 -0.0198 -1.6041

-1.2025 -0.1567 0.2573

ans(:,:,3) =

-1.0565 -0.8051 0.2193

1.4151 0.5287 -0.9219

ans(:,:,4) =

-2.1707 -1.0106 0.5077

-0.0592 0.6145 1.6924

當然也可以自己構造兩個一維的資料，再自己把之相乘，合成一個二維的資料，但是最簡單的方法，還是直接用函式randn（），

給出的是均值為0，方差為1的高斯正態函式的分佈的數值。

在R語言中，怎樣產生多維正態分佈的隨機數

ox 和 Muller 在 1958 年給出了由均勻分佈的隨機變數生成正態分佈的隨機變數的演算法。設 U1， U2 是區間 (0， 1) 上均勻分佈的隨機變數，且相互獨立。令X1 = sqrt(-2*log(U1))...

生成模擬的多維高斯分佈資料，協方差矩陣怎麼定義

定義是變數向量減去均值向量，然後乘以變數向量減去均值向量的轉置再求均值。例如x是變數，μ是均值，協方差矩陣等於E[(x-μ)(x-μ)^t]，物理意義是這樣的，例如x=(x1,x2,,xi)那麼協方差矩陣的第m行n列的數為xm與xn的協方差，若m=n，則是xn的方差。如果x的元素之間是獨立的，那麼協方差矩陣只有對角線是有值，因為x獨立的話對於m≠n的情況xm與xn的協方差為0。另外協方差矩陣是對稱的。

一般多變數分佈的時候(例如多元高斯分佈)會用到協方差矩陣，工程上協方差矩陣也用來分析非確定性平穩訊號的性質以及定義非確定性向量的距離(馬哈拉諾比斯範數)。

這個公式有沒有什麼好的記憶方法（二維正態分佈）

人物表：

σ1、σ2-------------大寶、小寶，堂兄弟關係

(x1-μ1)、(x2-μ2)----阿大夫婦（大寶是他們的兒子），阿小夫婦（小寶是他們的兒子）

ρ-----------------------婆婆，經常頭暈（平方），頭暈時要拄柺杖1-p2

故事發生在一戶人家：

從前婆婆獨自帶著兩個孫子住在有煙囪1的平房裡：兩孫子住外間，外間有一隻鴨子2和一條長凳π，拄柺杖頭暈的婆婆躺在床上（√），。

exp-----兩兒子發財後，回到老家，把家裡擴建了：

修了圍牆｛｝和二層樓房[ ]，

拄柺杖頭暈的婆婆跟鴨子還住老房子外間，負責做飯煙囪冒著煙-1樓房東邊住著阿大一家，阿大夫婦住樓上，大寶住樓下，但住樓房他們都頭暈；

樓房西邊住著阿小一家，阿小夫婦住樓上，小寶住樓下，住樓房他們也都頭暈；

只有大家都到中間住時都不頭暈，婆婆帶著鴨子坐樓道，阿大、阿小夫婦住樓上，大寶、小寶住樓下。

原來這種住法才不暈叫做：

二維正態分佈