 लम्थने विशार्ड जु�pelled...? ऐल money विशार्ड घु� passer ॐ रिस रोग ॐो ॐ ै ु dazz वेर्येंस के दिस्टीबूशन, साम्प्लिंग वेर्येंस के दिस्टीबूशन पूलो कराई यूनी वेर्येंद में काईस्गेर को, same as in the multivariate case, कब हम विशार्ट यूस कर रहे हैं, basically विशार्ट हम यूस करते हैं, when we have to determine the distribution of variances. तो multivariate case में हमारे पास वेर्येंस के दिस्टीबूशन पूलो करती हैं विशार्ट को, and in univariate में हमारे पास साम्प्लिंग वेर्येंस के दिस्टीबूशन पूलो करती हैं काईस्गेर को, this is the case of the multivariate. सो x is the multivariate normal with mean vector mu, variance covariates matrix sigma, this is the mean vector. सो x-BAR follows the normal multivariate normal with mean vector mu and this is the covariance. तो आन्व आख सेगमा over N. सो N of X tends to WP. WP stands for विशार्ट with P-dimension. तो N into सेगमा, where S which is equals to this is. और अब वो यह आप के पास है कि अगर एन मैंड़ स्वान से दिवाइट कर लें, एन से दिवाइट कर दे, फर्ददर उसकी बाएस हैं, अन बाएस ते के से जाते हैं। ना कुनसेड़ोद दी फालूगें मेट्रेक्स, ना एक्स is the dimension of N into P, this is the vector of X. तो ऊआ बगडिवाइ मैंड़ा कर लें। अब पूईस अगर है, लीक थ Sny टींगा से लाग्स ना इर गर लिक हैं, when a vector of X is not equal to the value of X is equal to P to be equal to P to be equal to P to be equal to P, अखर मैंड़र अगर अगर जाँ और उसकी लेए मेंड़ाई कर लागडी्द इस. पेचीस्वारếuट्या bargaining transactionखीरे एकसाम अप पोगनखात कोंसे आश्मने खोल एकसे खो अ вопросы. ऐसकी, आप than 【ishing two-là vekta】 बस्वी, आप than अप than आप than आम्साम अपन क्या से फ्तिन everywhere रिश लिख कॉलुम aapiminus pen, to the one part of the equation. तो तुट्रोर क्नाए अग्टाए रदा है, तो से ओब गर।, बरके कि मेंप्रे करनतोम, और यह जोकर अस झबचाट तुट्रोर क्ोईग्र तो थे चार्द. तो तो सादा है, तो कि ऐस वक्तर फले क्या। अप आपके बैसिकलिस का मैगे नेगना साम यसका वीशाठ की तू एक्छन की एक्छन अजँ.. नहीं खिल तुप्तो परत शाम वीशाथ की क्छन वीशी अजँ.owser which is finished". Let X1, X2 up to so on xN be mutually independent random vector with Multi-variate normal distribution with respect to Mean Vector mui where I varies 1 to n and Variance-Covenius Metrics sigma. The matrix A is defined as this. This is the matrix A. We know that how is the matrix A determined, as described earlier. We have also also checked how it is made. क KN WHY? वआगट मुजिलकि humanitarian ना Gir सेंण रुयल कस़ा of Amian की ने थो वह कसासआ widget नेआ क अहागचान क हुई नेफात दान होउ प्र haben fire Central Vishad distribution . So WHAT is the Central Vishad distribution ? then the distribution is said to be non central. अब आपके पाजगया栖, Central Vishad आप आप आपके पाजगया, Central Vishad and the non central Vishad. Non Central में हमाई रब पाजग, Meen existence. अपके पाजग, The distribution is said to be non Central. अपके पाजग, It is denoted by Vishad with N, सेच्वा and M, M stand for M. Hमाई रब पाजग, Means of vector. वेक्रे मेद्रिक्स A मे19 आडह स्यारईए हो आपकी मेद्रय़ंगय तरब मुलेक्रे. ஈह माड całeotte oblani. मुलेक atmosphere space qeade area , of this. This is the central Vishad matrix. Here a, which is equal to i varies 1 to n, zi into zi prime and zi, kisko follow ka rahe, zi follow ka rahe standard normal. This is the multivariate normal with mean vector 0 and the variance covariance matrix, sigma. So, zi, i varies from 1 to n. The central Vishad distribution is denoted by this. अभी हम ने की है, this is the central Vishad distribution for P equals to 1. अभ हमारे पास क्या है, ये P dimension, just 1 लेरे हैं. तो फिर हमारे पास विषात कहापे होगी है, किया किसके एकवल होगी है, चेग करते हैं. For P equals to 1, the central Vishad distribution, this is the central Vishad distribution, अभ ये किसके एकवल होगा? W1, n and sigma शक्यर, this is the sigma शक्यर किके हमने जस वन तामेंच्यन लीगे. तो इस ये सेम आज थी, sigma शक्यर, क्या शक्यर. किसके एकवल विषात होगी, Vishad हमारे पास एकवल होगी है, यूनिवेडियत केस में. तो यूनिवेडियत केस में, अगर हम सम लेंगे, this is called the trace. For a positive definite, and n is greater than p, for a particular case, for p equals to 2. Just हमने 2 क्या लीए, 2-dimension पे लीए, p equals to 2 रखा है, then a to be a 2 into 2 matrix, the density function, Vishad distribution इस गिवन दिस. यह आप के पास क्या था पी भै पी का था? दें आब हम लेरें, sorry, this is n by p, now we just have to take the case, p equals to 2. अप पी एकवल तो 2 आप के पास n-p. एक आप क्या लेंगे? एक जोगे, minus 2. तो minus 2. minus 1. And minus 3 by 2. Similarly, you have p here, value of 2. खृट नब अरिपास यस को सम�aps दिखु मबने ग़ा थे लिट कर लिएग है, आप यहे ईप पर दूएक छात है. इसा इस के अपम सब बवाले ग़ा ते अप लेड पं लद बवार, हम ढप पक हो जब पूप भी लेप भारने ख़ातढा, यही में झोमा रे पाता की जुत समझेगा चाह्ंिक णड Elementary �rique. मिसरे थी लेदApplause चुर्से हुए पह categुnt आध कोना थील्ग�到了। थील्ग जुत apply things खुत आपाs have這樣, टरोитанझे झे ंंने दमने जुत. टरोveland terms have the same value which wecount in it as c跡 वाअ. एल्फा a equals to 1. ज़ूस थाम की वेरिशियन हम लफा रग़ी है. ऐस य एल्फा minus this, minus mean. एक सग एल्फा minus mean. वो ऐस य ज एकुल सद वा से थाूए. तु ज़ूस थाम ले इस में पीड्येद चेक किया है के, के पीर्याव मारे पास विष्शार दिस्टीबूशन का क्या हो रहा?