Phân phối Xác suất Đa biến trong R

Chương này sẽ giới thiệu đến bạn phân phối xác suất đa biến quan trọng và được dùng rộng rãi nhất: phân phối chuẩn đa biến. Bạn sẽ học cách tạo mẫu ngẫu nhiên từ một phân phối chuẩn đa biến và cách tính cũng như vẽ mật độ và xác suất dưới phân phối này. Bạn cũng sẽ học cách kiểm định xem một tập dữ liệu có tuân theo tính chuẩn đa biến hay không.

Chương này giới thiệu một loạt phân phối xác suất để mô hình hóa dữ liệu không chuẩn. Cụ thể, bạn sẽ được làm quen với các phân phối t-đa biến, có thể mô hình hóa các đuôi nặng hơn và là tổng quát hóa của phân phối t của Student một biến. Bạn cũng sẽ được giới thiệu các phân phối lệch khác nhau, được thiết kế để mô hình hóa dữ liệu lệch phải hoặc lệch trái.

Ở chương cuối, bạn sẽ được giới thiệu các kỹ thuật phân tích dữ liệu có số chiều lớn, bao gồm phân tích thành phần chính (PCA) và phép co kéo đa chiều (MDS). Bạn cũng sẽ học cách triển khai các kỹ thuật này thông qua phân tích dữ liệu.