中心化正規確率変数ベクトル
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/10/19 11:25 UTC 版)
「多変量正規分布」の記事における「中心化正規確率変数ベクトル」の解説
実数値確率変数から成るベクトル X = ( X 1 , … , X k ) T {\displaystyle \mathbf {X} =(X_{1},\ldots ,X_{k})^{\mathrm {T} }} が中心化正規確率変数ベクトル（centered normal random vector）であるとは、 k × ℓ {\displaystyle k\times \ell } 実成分定行列 A {\displaystyle {\boldsymbol {A}}} が存在して、 A Z {\displaystyle {\boldsymbol {A}}\mathbf {Z} } が X {\displaystyle \mathbf {X} } と同一の確率分布に従うことを言う。ここで Z {\displaystyle \mathbf {Z} } は ℓ {\displaystyle \ell } 次元標準正規確率変数ベクトルである:p. 454。
※この「中心化正規確率変数ベクトル」の解説は、「多変量正規分布」の解説の一部です。
「中心化正規確率変数ベクトル」を含む「多変量正規分布」の記事については、「多変量正規分布」の概要を参照ください。
ウィキペディア小見出し辞書の「中心化正規確率変数ベクトル」の項目はプログラムで機械的に意味や本文を生成しているため、不適切な項目が含まれていることもあります。ご了承くださいませ。
お問い合わせ。
- 中心化正規確率変数ベクトルのページへのリンク
