Чтобы вычислить CDF многомерного стандарта, я следовал примеру this (для одномерного случая), но не мог интерпретировать вывод, полученный scipy:
from scipy.stats import norm
import numpy as np
mean = np.array([1,5])
covariance = np.matrix([[1, 0.3 ],[0.3, 1]])
distribution = norm(loc=mean,scale = covariance)
print distribution.cdf(np.array([2,4]))
Выводимый результат:
[[ 8.41344746e-01 4.29060333e-04]
[ 9.99570940e-01 1.58655254e-01]]
Если общий CDF определяется как:
P (X1 ≤ x1, . . . ,Xn ≤ xn)
тогда ожидаемый результат должен быть действительным числом от 0 до 1.