そろそろ適当なデータを見つけてきて手法を試すのとは別に、
自力でデータを作って試してみたいと思い、NumPyを使った生成法を調べてみた。
一口に乱数といっても、正規分布に従う標本の生成のこと。
多次元正規分布に従う標本をmultivariate_normalで生成して表示してみる。
1次元正規分布に従う標本
その前に普通の乱数。
平均\(\mu\)、標準偏差\(\sigma\)の正規分布\(N(\mu,\sigma)\)に従う標本の生成。
numpy.random.normal(\(\mu,\sigma,n\))。
以下、\(\mu=50,\sigma=10\)として1000個の標本を作って、
階級数100のヒストグラムとして表示する。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt values = np.random.normal(50, 10,1000) plt .hist(values,bins=100) |
多次元正規分布に従う標本
多次元の乱数を作るのに必要なのは、
各次元における平均\(\mu=\begin{pmatrix}\mu_1 \\ \mu_2 \end{pmatrix}\)と、分散共分散行列\(\sum=\begin{pmatrix}\sigma_{11} & \sigma_{21} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22}\end{pmatrix}\)。
ちなみに、\(\sum=\begin{pmatrix}\sigma_{11} & \sigma_{21} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22}\end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \sigma_1^2 & \sigma_{21} \\ \sigma_{12} & \sigma_2^2 \end{pmatrix} =
\begin{pmatrix} \sigma_1^2 & Cov(X_1,X_2) \\ Cov(X_2,X_1) & \sigma_2^2 \end{pmatrix} \)。
対角に分散、それ以外にクロスする共分散が入る。
共分散は昔書いてた。
\begin{eqnarray}
r_{xy} &=& \frac{C_{xy}}{S_x S_y} \\
&=& \frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})/n}{\sqrt{\sum_{i=1}^n{(x_i-\bar{x})^2}/n} \sqrt{\sum_{i=1}^n{(y_i-\bar{y})^2}/n}} \\
&=& \frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^n{(x_i-\bar{x})^2}} \sqrt{\sum_{i=1}^n{(y_i-\bar{y})^2}}} \\
\end{eqnarray}
平均\(\mu=\begin{pmatrix} 0 \\ 0\end{pmatrix}\)、分散共分散行列\(\sum=\begin{pmatrix}30 & 20 \\ 20 & 50\end{pmatrix}\)の2次元正規分布に従う標本を1000個作る。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns mu = [0,0] sigma = [[30,20],[20,50]] values = np.random.multivariate_normal(mu, sigma, 1000) sns.jointplot(x=values[:,0],y=values[:,1]) |
散布図とヒストグラムを良い感じに表示してくれるseaborn.jointplotを使って表示してみる。
第1軸、第2軸とも平均は0っぽい。
第1軸は-15から15、第2軸は-25から25くらいが入っていて、対角とあってそう。
