<div dir="ltr">Hi,<div><br></div><div>I was trying to use the random positive definite matrix generator implemented in sklearn (<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.make_spd_matrix.html" target="_blank">https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.make_spd_matrix.html</a>). However, I noticed the documentation is very minimal, without any references on related research articles. I'm wondering if it generates a uniformly random covariance matrix to be used as a sampling method to generate a null distribution for covariances. I tried looking at the source code. But I didn't find any reasons or explanations explaining the method.</div><div><br></div><div>In other words, I wanted to know if the random symmetric positive definite matrix returned is uniformly sampled from the space of all positive definite matrices or not.</div><div><br></div><div>This is the idea I was interested in when I came across make_spd_matrix:</div><div><br></div><div><a href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.594.3009&rep=rep1&type=pdf" target="_blank">http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.594.3009&rep=rep1&type=pdf</a><br></div><div><br></div><div><br></div><div>Kind regards,</div><div>Sina</div></div>