標準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「標準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} }} が標準正規確率変数ベクトル（standard normal random vector）であるとは、それらの成分 X n {\displaystyle X_{n}} が独立であって、いずれも平均 0、分散 1 の正規分布に従っている（全ての n {\displaystyle n} に対し、 X n ∼ N ( 0 , 1 ) {\displaystyle X_{n}\sim \ {\mathcal {N}}(0,1)} ）ことを言う:p. 454。
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