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n-dimensionale Normalverteilung

04/12/2010 - 20:34 von Philipp Kraus | Report spam
Hallo,

ich stehe gerade etwas auf dem Schlauch. Ich habe einen n-dimensionalen
Cube und sample diesen àquidistant. Auf jedem gesampelten Punkt möchte
ich eine Punktewolke erzeugen, die einer Normalverteilung entspricht,
wobei ich Varianz und Erwartungswert für jede Dimension angegeben habe.
Wie erzeuge ich nun die Verteilung auf einem gesampelten Punkt?

Meine Funktion würde ich jetzt so aufbauen f(x1, x2, ..., xN) = 1 /
(sigma1*sigma2*...*sigmaN)*sqrt()2Pi) * exp( -1/2*[ ((x1-mu1)/
sigma1)^2 * ... * ((xN-muN)/ sigmaN)^2 ] )
wàre das so korrekt?

Im 2D Fall müssten sich bei gleichem Sigma und Mu ja schöne kreisrunde
Punktwolken ergeben.

Danke für einen kleinen Stups in die richtige Richtung

Phil
 

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#1 Philipp Kraus
05/12/2010 - 00:16 | Warnen spam
On 2010-12-04 20:34:35 +0100, Philipp Kraus said:

Im 2D Fall müssten sich bei gleichem Sigma und Mu ja schöne kreisrunde
Punktwolken ergeben.



Im Grunde möchte ich mir solche Daten erzeugen, eben als n-dimensionale Daten.

http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Datei:BivariateNormalSamples.png&filetimestamp 100119080902

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