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2-Dimensionale STANDARDnormalverteilte Zufallsvariablen

 

Bismarck65
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     Beitrag Verfasst am: 24.04.2017, 23:21     Titel: 2-Dimensionale STANDARDnormalverteilte Zufallsvariablen
  Antworten mit Zitat      
Guten Abend,

für die stochastische Modellierung von Sterblichkeitsprozessen (Cairns Blake Dowd Model), benötige ich 2-Dimensionale STANDARDnormalverteilte Zufallsvariablen.

Die Funktion mvnrnd kenne ich allerdings weiß ich nicht was ich als Kovarianz bei einer 2-Dimensionalen Standardnormalverteilten Zufallsvariable eintragen soll?
Standardnormalverteilt heißt ja Erwartungswert 0 und Varianz 1, für den 2-Dimensionalen Raum weiß ich aber nicht was als Kovarianz benötigt wird.

Vielen Dank und viele Grüße
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 25.04.2017, 08:39     Titel:
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Hallo,

siehe z.B. hier:
https://www.mathworks.com/matlabcen.....reader/view_thread/243959

Du musst allerdings selbst entscheiden, wie hoch die Korrelation der Zufallszahlen sein soll.
Bei zwei Individuen, die nicht miteinander in Kontakt stehen, dürfte die Korrelation in der Sterblichkeit intuitiv vernachlässigbar sein. Da würde ich mit randn eine n x 2 - Matrix von Zufallszahlen generieren.

Grüße,
Harald
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Bismarck65
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     Beitrag Verfasst am: 25.04.2017, 09:47     Titel:
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vielen DAnk schon mal für deine Antwort!

Also grundsätzlich sagt eine 2-dimensionale Standardnormalverteilung nichts über die Kovarianz bzw. Korrelation aus?
Sondern nur mu = 0 und sigma =1?
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 25.04.2017, 09:52     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

Zitat:
Also grundsätzlich sagt eine 2-dimensionale Standardnormalverteilung nichts über die Kovarianz bzw. Korrelation aus?

Siehe z.B. hier
https://de.wikipedia.org/wiki/Mehrd....._Standardnormalverteilung

Demnach wäre es stochastisch unabhängig, sprich mein zweiter Vorschlag (randn).

Allerdings kann es da verschiedene Auffassungen geben. Das solltest du aus der Anwendung heraus entscheiden.

Grüße,
Harald
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Bismarck65
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     Beitrag Verfasst am: 25.04.2017, 16:37     Titel:
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Super, vielen Dank!
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