二维正态分布的条件分布仍是正态分布,二维正态分布的条件分布仍是正态分布

  二维正态分布的条件分布仍是正态分布,二维正态分布的条件分布仍是正态分布

  我在寻找一个脚本来计算三维数据系列的2D正态分布函数,最好是Python。如果一个不存在,我欣赏任何代码,或伪代码,有人可以提供。在

  输入将是一个三元组列表。[x1,y1,z1]、[x2,y2,z2]、[x3,y3,z3]、[xn,yn,zn]]

  我需要的是最接近数据的二维正态分布的平均值和标准差/方差,这样我就可以操纵它,重新制作。在

  样品

  为简单起见,使用一维正则函数。如果我有下一个二维数据点

  ^{pr2}$

  希望脚本能输出mean=0.0。

  设备=1.0

  变化=1.0

  这样,比如你想把标准差从sd=1.0改成sd=2.0,可以修正曲线重新做,采样点-4.4,把值重新写成数据。[

  [-4,0.027 ],

  [-3,0.0648 ],

  [-2,0.121 ],

  [-1,0.176 ],

  [ 0,0.1995 ],

  [ 1,0.176 ],

  [ 2,0.121 ],

  [ 3,0.0648 ],

  [ 4,0.027 ]

  ]

  我在这里的问题是,用一个紧密代表二维正态分布的三维点列表怎么做?在

  我喜欢用Python实现或调用shell脚本。但是,我并不反对使用MatLab和Maple这样的程序。在

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