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Forum "Uni-Stochastik" - Zufallsvektoren
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Zufallsvektoren: Zufallsvektor erstellen
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 16:23 Mi 10.06.2009
Autor: FVato

Hallo zusammen,

ich möchte aus einer gegebenen nxn-Kovarianzmatrix X und einem gegebenem nx1-Erwartungswert y Zufallszahlen erstellen die Normalverteilt zu (y,X) erstellen.

Kann mir jemand sagen wie ich das anstellen kann?

Danke im Vorraus!

Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.

        
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Zufallsvektoren: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 16:38 Mi 10.06.2009
Autor: luis52

Moin  FVato,

[willkommenmr]

ich schreibe mal fuer die [mm] $n\times [/mm] n$ Kovarianzmatrix [mm] $\mathbf{\Sigma}$ [/mm] und fuer den Erwartungswertvektor [mm] $\mathbf{\mu}\in\IR^n$. [/mm]

Es gibt eine obere Dreiecksmatrix [mm] $\mathbf{T}$, [/mm] so dass gilt [mm] $\mathbf{\Sigma}=\mathbf{T}'\mathbf{T}$ [/mm] (Choleski-Zerlegung). Ist [mm] $\mathbf{z}=(Z_1,\dots,Z_n)'$ [/mm] ein Vektor unabhaengiger und standardnormalverteilter Zufallsvariablen, so besitzt [mm] $\mathbf{\mu}+\mathbf{T}'\mathbf{z}$ [/mm] eine multivariate Normalverteilung mit Erwartungswertvektor [mm] $\mathbf{\mu}$ [/mm] und Kovarianzmatrix [mm] $\mathbf{\Sigma}$. [/mm]


vg Luis


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Zufallsvektoren: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 16:52 Mi 10.06.2009
Autor: FVato

Hallo,

erstmal danke für die schnelle Antwort.

Gibt es denn ein Programm (Excel,Matlab,eViews) mit dem ich das zu gegebenen Daten ausrechnen lassen kann?

Gruß, FVato

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Zufallsvektoren: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 17:17 Mi 10.06.2009
Autor: luis52


> Gibt es denn ein Programm (Excel,Matlab,eViews) mit dem ich
> das zu gegebenen Daten ausrechnen lassen kann?

>

Mit den ersten beiden kenne ich mich nicht aus, ein kurzer Blick
in die eViews-Handbuecher zeigt, dass das *vielleicht* geht.

In R ist das kein Problem.

vg Luis

Bezug
                                
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Zufallsvektoren: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 18:43 Mi 10.06.2009
Autor: FVato

Wie würdest du das denn machen?
Welches Programm kann das denn?

Gruß, FVato

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Zufallsvektoren: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 19:36 Mi 10.06.2009
Autor: luis52

Kannst du denn R? Dann gib mal ein:

1:
2: simmn <- function(n,mu,Sigma){
3: T <- chol(Sigma)
4: p <- length(mu)
5: zz <- t(T)%*%matrix(rnorm(p*n),p,n)
6: zz <- zz+matrix(mu,p,n)
7: zz <- t(zz)
8: zz}
9: Sigma <- matrix(c(1,1,1,1,3,2,1,2,2),3,3)
10: mu <- c(2,-3,1)
11: simmn(10,mu,Sigma)


vg Luis

Bezug
                                                
Bezug
Zufallsvektoren: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 20:47 Mi 10.06.2009
Autor: FVato

   [,1]       [,2]        [,3]
[1,] 1.6398502 -3.4997156  1.57742443
[2,] 2.7680095  1.9423718  2.87303008
[3,] 0.8164325 -3.0128099  1.33350144
[4,] 1.8242670 -2.1773429  1.21779487
[5,] 0.6113955 -1.3308036  1.47202848
[6,] 0.4507870 -3.3212550 -0.44292239
[7,] 2.2458599 -3.5364111  1.30074393
[8,] 2.5608468 -2.4125153  1.75112609
[9,] 3.5202244  0.2045499  4.05575244
[10,] 2.0102536 -3.0023635 -0.06944482

Also das ist eine Funktion, die mir 10 zufallsvariablen liefert mit Erwartungswert [mm] \vektor{2 \\ -3 \\ 1} [/mm] und Kovarianzmatrix
[mm] \pmat{ 1 & 1 &1 \\ 1 & 3 & 2 \\ 1 & 2 & 2 }? [/mm]
Super! Dank Dir!

Bezug
                                                        
Bezug
Zufallsvektoren: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 20:51 Mi 10.06.2009
Autor: luis52


>    [,1]       [,2]        [,3]
>   [1,] 1.6398502 -3.4997156  1.57742443
>   [2,] 2.7680095  1.9423718  2.87303008
>   [3,] 0.8164325 -3.0128099  1.33350144
>   [4,] 1.8242670 -2.1773429  1.21779487
>   [5,] 0.6113955 -1.3308036  1.47202848
>   [6,] 0.4507870 -3.3212550 -0.44292239
>   [7,] 2.2458599 -3.5364111  1.30074393
>   [8,] 2.5608468 -2.4125153  1.75112609
>   [9,] 3.5202244  0.2045499  4.05575244
>  [10,] 2.0102536 -3.0023635 -0.06944482
>  
> Also das ist eine Funktion, die mir 10 zufallsvariablen
> liefert mit Erwartungswert [mm]\vektor{2 \\ -3 \\ 1}[/mm] und
> Kovarianzmatrix
> [mm]\pmat{ 1 & 1 &1 \\ 1 & 3 & 2 \\ 1 & 2 & 2 }?[/mm]

So ist es.

>  Super! Dank
> Dir!

Gerne.

vg Luis

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