2変量の正規分布をグラフでイメージ(scatterplot3d)
ここで勉強させていただきました.
http://cse.naro.affrc.go.jp/minaka/R/R-binormal.html
忘れないように要点のみ転記させていただます.
必要なパッケージをインストールします
install.packages("mvtnorm") library(mvtnorm) install.packages("scatterplot3d") library(scatterplot3d)
パッケージmvtnormは以下を参照
yoshida931.hatenablog.com
次に散布図を描きます
#共分散が0なので2変数には相関がありません sigma.zero <- matrix(c(1,0,0,1), ncol=2) [,1] [,2] [1,] 1 0 [2,] 0 1 #ともに平均=0,共分散=0となる2変数(乱数)を3組生成(n=100, n=1000, n=10000) x100 <- rmvnorm(n=100, mean=c(0,0), sigma=sigma.zero) x1000 <- rmvnorm(n=1000, mean=c(0,0), sigma=sigma.zero) x10000 <- rmvnorm(n=10000, mean=c(0,0), sigma=sigma.zero) #3組並べて散布図 par(mfrow = c(1,3)) plot(x100) plot(x1000) plot(x10000)
確かに共分散はゼロです.
par(mfrow = c(1,3)) scatterplot3d(x100[,1], x100[,2], dmvnorm(x100, mean=c(0,0), sigma=sigma.zero), highlight=TRUE) scatterplot3d(x1000[,1], x1000[,2], dmvnorm(x1000, mean=c(0,0), sigma=sigma.zero), highlight=TRUE) scatterplot3d(x10000[,1], x10000[,2], dmvnorm(x10000, mean=c(0,0), sigma=sigma.zero), highlight=TRUE)