Pythonで二変量法線からサンプリングする

Question

私は互いに関連する2つのランダム変数を作成しようとしています。そして、最良の方法は、与えられたパラメータ（他のアイデアを開く）で二変量正規分布から引き出すことです。無相関バージョンは次のようになります。

import numpy as np 
sigma = np.random.uniform(.2, .3, 80) 
theta = np.random.uniform(0, .5, 80) 

しかし、80の各1引き分けのために、私はシータ値に関連するシグマ値を求めています。何かご意見は？

Answer 1

ビルトインを使用します。http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.multivariate_normal.html

>>> import numpy as np 
>>> mymeans = [13,5] 
>>> # stdevs = sqrt(5),sqrt(2) 
>>> # corr = .3/(sqrt(5)*sqrt(2) = .134 
>>> mycov = [[5,.3], [.3,2]] 
>>> np.cov(np.random.multivariate_normal(mymeans,mycov,500000).T) 
array([[ 4.99449936, 0.30506976], 
     [ 0.30506976, 2.00213264]]) 
>>> np.corrcoef(np.random.multivariate_normal(mymeans,mycov,500000).T) 
array([[ 1.  , 0.09629313], 
     [ 0.09629313, 1.  ]]) 

1. 示したあなたがいない単位の変動を調整する必要がある場合は、物事は少し毛深いにつれ）
2. 以上の基準を：http://www.riskglossary.com/link/correlation.htm
3. へ現実世界で意味があるならば、共分散行列は対称でなければならず、またでなければならない。正定値またはposi半期準確定（可逆でなければならない）。特定の反相関構造は不可能かもしれない。