首先，把二维正态分布密度函数的公式贴这里 这只图好大啊~~ 但是上面的那个是多维正态分布的密度函数的通式，那个n阶是对称正定方阵叫做协方差矩阵，其中的x,pi,u都是向量形式。虽然这个式子很酷，但是用在matlab里画图不太方面，下面换一个 这个公式与上面的等价，只不过把向量和矩阵 ...

正态分布的密度函数，可以一般化地写为 \[f(x) = k \exp\left[-\dfrac{1}{2}(x-b)' A (x-b)\right] \] 事实上，如果某个多维随机变量的密度函数可以写成该形式，那么它就服从正态分布。其中\(b\)是均值，正定矩阵\(A\)是协方差矩阵 ...

...

先是考虑把正态分布的那张表搞到程序中，通过查表的方式，小数点三位后面多出来的值使用公式来计算，代码如下 转自：http://my.oschina.net/jianfengz/blog/224256，感谢分享！ 但是以上方法只能保证精确到小数点后四位，对于计算理论 ...

用numpy.random.normal函数很轻松的产生。那么二维正态分布应该怎么生成呢？以上的参考资料写的很详细，有时间 ...

宋浩《概率论与数理统计》笔记---3.1.3、二维连续型的联合分布和边缘分布 一、总结 一句话总结： 1、二维连续型的联合分布密度函数？ 2、二维连续型的联合分布密度函数 性质？ 3、二维连续型的联合分布 例子？ 式子中的C是提到外面了的，而对1做x和y ...

宋浩《概率论与数理统计》笔记---3.1.2、二维离散型的联合分布和边缘分布 一、总结 一句话总结： 二维离散型：X,Y取离散值 联合分布：离散的概率表：二维离散型随机变量(X,Y)的概率函数为联合分布 边缘分布：行或列求和：在二维离散型随机变量(X,Y)中，称分量X(或Y)的概率分布 ...

1. 一维正态分布 连续型随机变量 $X$，它的数学期望为 $\mu$，方差为 $\sigma^{2}$，如果它的概率密度满足 $$f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^{2}}{2\sigma ...