如何利用均值/标准偏差可变来对多元正态分布进行边际化

时间:2019-04-10 03:09:42

标签: python normal-distribution

我有一个概率函数P(x),它是两个高斯的乘积。高斯之一是另外两个变量mu和st_dev的函数,其中分布的均值和标准差取决于这些变量(我认为这使它成为多变量分布吗?)。我正在尝试编写一些Python代码来将这些讨厌的参数边缘化,但由于python不喜欢未声明的变量,因此出现错误。

我在网上进行了大量研究,发现了有关协方差矩阵的信息,但是由于我不知道这种情况下的协方差矩阵是什么,因此我不确定是否有帮助。

这是分布:

update2

这是我只是试图将其集成而已,这是行不通的:

mu1 = 1
std_dev1 = 1
distr = lambda x, mu, st_dev = scipy.stats.norm(mu1, std_dev1)*scipy.stats.norm(mu, std_dev)

我非常了解这些统计信息,因此对您的帮助非常感谢!

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