масштабирование при выборке из многомерного гауссовского

Question

У меня есть матрица данных A (с зависимостями между столбцами), из которых я оцениваю матрицу ковариации S. Теперь я хочу использовать эту матрицу ковариации для моделирования новой матрицы A_sim. Поскольку я предполагаю, что базовый генератор данных A был гауссовским, я могу просто выбрать из гаусса, заданного S. Я делаю это в MATLAB следующим образом:

A_sim = randn(size(A))*chol(S); 

Однако значения в A_sim являются способом больше, чем в A. если я уменьшаю масштаб S в 100 раз, A_sim выглядит намного лучше. Теперь я ищу способ определить этот коэффициент масштабирования принципиально. может ли кто-нибудь дать совет или предложить литературу, которая может быть полезна?

Answer 1

Matlab имеет функцию mvnrnd, которая генерирует для вас многомерные случайные величины.