Modelado estadístico · Analisis Multivariado

Análisis Multivariante · La Distribución Normal Multivariada

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

Análisis Multivariante Avanzado · Teoría de la Probabilidad

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • La Distribución Normal Multivariada
  • Introducción y fundamentos de vectores aleatorios
  • Propiedades Algebraicas de la Matriz de Covarianzas Definida Positiva
  • La densidad normal multivariada
  • Derivación de la Densidad General mediante Cambio de Variable

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • algebra
  • varianza
  • normal
  • verosimilitud
  • calculo
  • media

Notación compatible

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μ=\E[X]=(\E[X1],\E[X2],,\E[Xp])T.\boldsymbol{\mu} = \E[\mathbf{X}] = \big( \E[X_1], \E[X_2], \dots, \E[X_p] \big)^T.
Ver LaTeX fuente\boldsymbol{\mu} = \E[\mathbf{X}] = \big( \E[X_1], \E[X_2], \dots, \E[X_p] \big)^T.