Si est distribué , est distribué et , je sais que est distribué si X et Y sont indépendants.N ( μ X , σ 2 X ) Y N ( μ Y , σ 2 Y ) Z = X + Y Z N ( μ X + μ Y , σ 2 X + σ 2 Y )
Mais que se passerait-il si X et Y n'étaient pas indépendants, c'est-à-dire
Cela affecterait-il la distribution de la somme ?
Réponses:
Voir mon commentaire sur la réponse de probistislogic à cette question . Ici, oùσX,Yest lacovariancedeXetY. Personne n'écrit les entrées non diagonales dans la matrice de covariance sous la formeσ 2 x y, comme vous l'avez fait. Les entrées hors diagonale sont des covariances qui peuvent être négatives.
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La réponse de @ dilip est suffisante, mais je pensais simplement que j'ajouterais quelques détails sur la manière dont vous obtenez le résultat. Nous pouvons utiliser la méthode des fonctions caractéristiques. Pour tout de distribution de dimension normale multivariée X ~ N d ( μ , Σ ) où μ = ( μ 1 , ... , μ d ) T et Σ j k = c o v ( X j , X k )d X∼Nd(μ,Σ) μ=(μ1,…,μd)T , la fonction caractéristique est donnée par:Σjk=cov(Xj,Xk)j,k=1,…,d
=exp(i d Σ j=1tjμj-1
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