管理 mgarch 是一个 Python 包，用于预测金融市场每日收益的波动性。 DCC-GARCH(1,1) 用于多元正态分布和学生 t 分布。 用例： 对于多元正态分布 # shape(rt) = (t, n) numpy matrix with t days of observation and n number of assets import mgarch vol = mgarch . mgarch () vol . fit ( rt ) ndays = 10 # volatility of nth day cov_nextday = vol . predict ( ndays ) 对于多元学生 t 分布 # shape(rt) = (t, n) numpy matrix with t days of observation and n number of assets

多元统计分析上机题之R语言实现（多元正态分布）-附件资源

四、多元正态分布的任何边际分布仍为正态分 布。设 ，则 的任何子向量也服 从多元正态分布，其均值为 的相应子向量， 协方差矩阵为 的相应子矩阵。 证明 不妨对 的前 个变量组成的 子向量作出证明，将 ， ， 作如下的剖 分：

多元正态分布参数的假设检验 p维正态总体 的统计推断问题，包括均 值向量的检验和均值的置信域问题。p维正态随 机向量的每一个分量都是一元正态变量，若将p 维均值向量的检验问题化为p个一元正态的均值 检验问题，虽然可以使问题简化，但忽略了p个 分量间的互相依赖关系，常常得不出正确的结 论。

完整英文版 ISO 22514-6：2013（R2018）Statistical methods in process management - Capability and performance - Part 6：Process capability statistics for characteristics following a multivariate normal distribution(过程管理中的统计方法 - 能力和性能 - 第 6 部分：遵循多元正态分布特征的过程能力统计)。ISO 22514-6:2013 提供了计算过程或产品数量的性能和能力统计数据的方法，其中有必要或有益地考虑一系列彼此相关的奇异数量。 此处提供的方法主要用于描述遵循二元正态分布的数量。 原则上，ISO 22514 的这一部分可用于多变量情况。

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