主要内容
多变量分布
计算，适合或生成矢量值分布的样本
多变量概率分布是包含多于一个随机变量的概率分布。这些随机变量可能会或可能不会相关。统计和机器学习工具箱™提供了多种方式来处理多元概率分布，包括概率分布对象，命令行功能和交互式应用程序。有关这些选项的详细信息，请参阅使用概率分布。
- Copula分布和相关样本
将相关随机样本模型的适合参数进行数据，评估分布，产生串联相关的伪随机样品 - 高斯混合分布
从高斯混合分布拟合，评估和产生随机样品 - 逆Wishart分布
从反向Wishart分布产生伪随机样本 - 多变量正态分布
评估多元普通（高斯）分布，产生伪随机样本 - 多变量T分布
评估多元T分布，产生伪随机样本 - Wishart分布
从Wishart分布产生伪随机样本
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