Estimativa estendida de distribuições de matrizes
A versão 11 introduziu matrizes aleatórias, que foram estreitamente integradas à estrutura de probabilidade e estatística existente. Matrizes aleatórias têm usos em uma surpreendente variedade de campos, incluindo estatística, física, matemática pura, biologia e finanças, entre outros. A versão 12 completa o suporte para matrizes aleatórias com estimativa para MatrixNormalDistribution, MatrixTDistribution, WishartMatrixDistribution e InverseWishartMatrixDistribution.
WishartMatrixDistribution[ν, Σ] é a distribuição da covariância da amostra das realizações independentes 
de uma distribuição multivariada gaussiana com matriz de covariância 
quando o parâmetro de graus de liberdade 
é um número inteiro.
Simule m amostras aleatórias de comprimento n de uma MultinormalDistribution.
Calcule a covariância da amostra para cada lista.
O resultado é uma lista de n matrizes.
Ajuste WishartMatrixDistribution para a amostra de covariância.
Compare a média da distribuição ajustada com a média das covariâncias da amostra.
Compare as variações.
Para uma matriz 
distribuída como WishartMatrixDistribution[ν, Σ], o inverso 
é distribuído como InverseWishartMatrixDistribution[ν, Σ-1].
Calcule o inverso das covariâncias da amostra e ajuste um InverseWishartMatrixDistribution.
Verifique se a matriz de covariância da distribuição da matriz Wishart estimada é o inverso do modelo Wishart inverso.
