door werecow » ma 13 okt 2008, 17:20
Hoi,
Ik heb een uniform verdeelde random number generator die n-dimensionale random vectors kan genereren tussen waarden i = (i_1, ..., i_n) en j=(j_1,..., j_n), waarbij de elementen van i en j eindig groot zijn (bijvoorbeeld: tussen 0 en 1).
Wat ik nodig heb is echter een multivariaat normaal verdeelde random vector (van dezelfde dimensionaliteit), op basis van een distributie met gemiddelde \vec{\mu} en covariantie matrix \Sigma. Kan ik de random vector gegenereerd door de uniforme verdeling, zeg \vec{r}, op de een of andere manier "vertalen" naar een random vector gegenereerd door mijn multivariate normale verdeling? En zo ja, hoe?
Hoi,
Ik heb een uniform verdeelde random number generator die n-dimensionale random vectors kan genereren tussen waarden [formule]i = (i_1, ..., i_n)[/formule] en [formule]j=(j_1,..., j_n)[/formule], waarbij de elementen van i en j eindig groot zijn (bijvoorbeeld: tussen 0 en 1).
Wat ik nodig heb is echter een multivariaat normaal verdeelde random vector (van dezelfde dimensionaliteit), op basis van een distributie met gemiddelde [formule]\vec{\mu}[/formule] en covariantie matrix [formule]\Sigma[/formule]. Kan ik de random vector gegenereerd door de uniforme verdeling, zeg [formule]\vec{r}[/formule], op de een of andere manier "vertalen" naar een random vector gegenereerd door mijn multivariate normale verdeling? En zo ja, hoe?
