我是8位的
I am 8 bits, what about you?
概率笔记12 -  - 多维正态分布的最大似然估计
我们在前面的章节中见识过二维正态分布,(X,Y)服从参数为μ1, μ2, σ1, σ2, ρ的二维正态分布,记作(X, Y)~N(μ1, μ2, σ1, σ2, ρ),它的密度函数:
其中μ1是第1维度的均值,σ12是第1维度的方差,ρ是将两个维度的相关性规范到-1到+1之间的统计量,称为样本的相关系数,定义为:
对于二维正态随机变量(X,Y),X和Y相互独立的充要条件是二者的协方差为0,也就是参数ρ=0.由于一维随机变量没有是否独立一说,ρ一定是0,因此没有在一维随机变量的正态分布中体现ρ.
下图是一个