У меня есть матрица данных A (с зависимостями между столбцами), из которой я оцениваю ковариационную матрицу S. Теперь я хочу использовать эту ковариационную матрицу для имитации новой матрицы A_sim. Поскольку я предполагаю, что базовый генератор данных A был гауссовским, я могу просто взять образец из гауссова, указанного S. Я делаю это в матлабе следующим образом:
A_sim = randn(size(A))*chol(S);
Однако значения в A_sim намного больше, чем в A. если я уменьшу S в 100 раз, A_sim будет выглядеть намного лучше. Сейчас я ищу способ определить этот коэффициент масштабирования принципиальным образом. Может ли кто-нибудь дать совет или предложить литературу, которая может быть полезной?
