Глава 2. МНОГОМЕРНОЕ НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ
2.1. Определение
По аналогии с одномерной нормальной плотностью
т. е.
мы можем определить многомерную плотность
где
- положительно определенная матрица размера
Теорема 2.1. Если
- случайный вектор с плотностью распределения (2.1), то
Доказательство. (i) Поскольку матрица 2 положительно определена, то существует вещественная ортогональная матрица
для которой
где
- собственные значения матрицы
, являющиеся положительными
Пусть
Якобиан
этого преобразования равен
а его абсолютная величина
равна 1, поскольку определитель любой ортогональной матрицы равен
Учитывая еще, что
имеем
Определение. Если функция плотности случайного вектора
имеет вид (2.1), то мы говорим; что
имеет многомерное нормальное распределение, и записываем это в виде
При
подстрочный индекс в этой записи опускаем.
Следствие 1. Если
, та
.
Следствие 2. Если
-взаимно независимые нормально распределенные случайные величины со средними
соответственно и одинаковой дисперсией
то
Доказательство.
Следствие 3.
Пример 2.1 (двумерное нормальное распределение). Пусть вектор
имеет совместную плотность
где
Докажем, что
и найдем корреляцию между К, и
Решение.
где
Пусть
Матрица
положительно определена в силу того, что ее главные миноры положительны
Поскольку к тому же
то, тем самым показано, что распределение вектора
можно записать в виде
Наконец, заметим, что
2), так что
искомый коэффициент корреляции.
Пример 2.2 (Graybill (1961, стр. 60-61)). Пусть вектор
имеет двумерное нормальное распределение
где
Найдем соответствующие 0 и 2.
Решение. Прежде всего заметим, что
В соответствии с
имеем
- решение уравнения
Это уравнение равносильно паре уравнений
Решая их, получаем
. Далее,
и не трудно показать, что
Замечание. Для случая, когда
получил плотности вероятности следующих случайных величин:
(так называемое рэлеевское распределение);
угла между векторами и
когда последние имеют одинаковые размерности;
Вид соответствующих плотностей существенно упрощается, если
независимы.
Упражнения 2а
(см. скан)