توزيع المصفوفة t

في الإحصاء ، يُعد توزيع t المصفوفي (أو توزيع t المتغير المصفوفي ) تعميمًا لتوزيع t متعدد المتغيرات من المتجهات إلى المصفوفات . [ 1 ] [ 2 ]

تتشابه علاقة توزيع t المصفوفي مع توزيع t متعدد المتغيرات مع علاقة توزيع t الطبيعي المصفوفي مع توزيع t الطبيعي متعدد المتغيرات : فإذا احتوت المصفوفة على صف واحد فقط، أو عمود واحد فقط، يصبح التوزيعان مكافئين للتوزيع متعدد المتغيرات (المتجهي) المقابل. يُعد توزيع t المصفوفي التوزيع المركب الناتج عن مزيج لانهائي من توزيع طبيعي مصفوفي مع توزيع ويشارت العكسي الموضوع على أي من مصفوفات التغاير الخاصة به، [ 1 ] ويمكن توليد توزيع t متعدد المتغيرات بطريقة مماثلة. [ 2 ]

في التحليل البايزي لنموذج الانحدار الخطي متعدد المتغيرات القائم على التوزيع الطبيعي للمصفوفة، يكون توزيع t للمصفوفة هو التوزيع التنبؤي اللاحق . [ 3 ]

تعريف

بالنسبة لتوزيع t المصفوفي ، فإن دالة كثافة الاحتمال عند النقطةX{\displaystyle \mathbf {X} }من ن×ص{\displaystyle n\times p}الفضاء هو

و(X؛ν،م،Σ،Ω)=ك×|أنان+Σ-1(X-م)Ω-1(X-م)تي|-ν+ن+ص-12،{\displaystyle f(\mathbf {X} ;\nu ,\mathbf {M} ,{\boldsymbol {\Sigma }},{\boldsymbol {\Omega }})=K\times \left|\mathbf {I} _{n}+{\boldsymbol {\Sigma }}^{-1}(\mathbf {X} -\mathbf {M} ){\boldsymbol {\Omega }}^{-1}(\mathbf {X} -\mathbf {M} )^{\rm {T}}\right|^{-{\frac {\nu +n+p-1}{2}}},}

حيث يُعطى ثابت التكامل K بالعلاقة التالية

ك=Γص(ν+ن+ص-12)(π)نص2Γص(ν+ص-12)|Ω|-ن2|Σ|-ص2.{\displaystyle K={\frac {\Gamma _{p}\left({\frac {\nu +n+p-1}{2}}\right)}{(\pi )^{\frac {np}{2}}\Gamma _{p}\left({\frac {\nu +p-1}{2}}\right)}}|{\boldsymbol {\Omega }}|^{-{\frac {n}{2}}}|{\boldsymbol {\Sigma }}|^{-{\frac {p}{2}}}.}

هناΓص{\displaystyle \Gamma _{p}}هي دالة جاما متعددة المتغيرات .

ملكيات

لوXتين×ص(ν،م،Σ،Ω){\displaystyle \mathbf {X} \sim {\mathcal {T}}_{n\times p}(\nu ,\mathbf {M} ,\mathbf {\Sigma } ,\mathbf {\Omega } )}إذن لدينا الخصائص التالية: [ 2 ]

القيم المتوقعة

المتوسط، أو القيمة المتوقعة ، هو، إذاν>1{\displaystyle \nu >1}:

هـ[X]=م{\displaystyle E[\mathbf {X} ]=\mathbf {M} }

ولدينا التوقعات من الدرجة الثانية التالية، إذاν>2{\displaystyle \nu >2}:

هـ[(X-م)(X-م)تي]=Σtr(Ω)ν-2{\displaystyle E[(\mathbf {X} -\mathbf {M} )(\mathbf {X} -\mathbf {M} )^{T}]={\frac {\mathbf {\Sigma } \operatorname {tr} (\mathbf {\Omega } )}{\nu -2}}}
هـ[(X-م)تي(X-م)]=Ωtr(Σ)ν-2{\displaystyle E[(\mathbf {X} -\mathbf {M} )^{T}(\mathbf {X} -\mathbf {M} )]={\frac {\mathbf {\Omega } \operatorname {tr} (\mathbf {\Sigma } )}{\nu -2}}}

أينtr{\displaystyle \operatorname {tr} }يشير إلى أثر .

وبشكل أعم، بالنسبة للمصفوفات ذات الأبعاد المناسبة A و B و C :

هـ[(X-م)أ(X-م)تي]=Σtr(أتيΩ)ν-2هـ[(X-م)تيب(X-م)]=Ωtr(بتيΣ)ν-2هـ[(X-م)ج(X-م)]=ΣجتيΩν-2{\displaystyle {\begin{aligned}E[(\mathbf {X} -\mathbf {M} )\mathbf {A} (\mathbf {X} -\mathbf {M} )^{T}]&={\frac {\mathbf {\Sigma } \operatorname {tr} (\mathbf {A} ^{T}\mathbf {\Omega } )}{\nu -2}}\\E[(\mathbf {X} -\mathbf {M} )^{T}\mathbf {B} (\mathbf {X} -\mathbf {M} )]&={\frac {\mathbf {\Omega } \operatorname {tr} (\mathbf {B} ^{T}\mathbf {\Sigma } )}{\nu -2}}\\E[(\mathbf {X} -\mathbf {M} )\mathbf {C} (\mathbf {X} -\mathbf {M} )]&={\frac {\mathbf {\Sigma } \mathbf {C} ^{T}\mathbf {\Omega } }{\nu -2}}\end{aligned}}}

تحويل

تحويل النقل :

Xتيتيص×ن(ν،متي،Ω،Σ){\displaystyle \mathbf {X} ^{T}\sim {\mathcal {T}}_{p\times n}(\nu ,\mathbf {M} ^{T},\mathbf {\Omega } ,\mathbf {\Sigma } )}

التحويل الخطي: ليكن A ( r -by -n ) من الرتبة الكاملة r ≤ n و B ( p -by -s ) من الرتبة الكاملة s ≤ p ، إذن:

أXبتير×s(ν،أمب،أΣأتي،بتيΩب){\displaystyle \mathbf {AXB} \sim {\mathcal {T}}_{r\times s}(\nu ,\mathbf {AMB} ,\mathbf {A\Sigma A} ^{T},\mathbf {B} ^{T}\mathbf {\Omega B} )}

يمكن اشتقاق الدالة المميزة والعديد من الخصائص الأخرى من الصيغة المعاد تحديدها (انظر أدناه).

توزيع t المصفوفي المعاد تحديد معالمه

تستخدم صيغة بديلة لتوزيع المصفوفة t معلمتينα{\displaystyle \alpha }وβ{\displaystyle \beta }بدلاً منν{\displaystyle \nu }[ 3 ]

تُختزل هذه الصيغة إلى توزيع المصفوفة t القياسي معβ=2،α=ν+ص-12.{\displaystyle \beta =2,\alpha ={\frac {\nu +p-1}{2}}.}

يمكن اشتقاق هذه الصيغة لتوزيع المصفوفة t على أنها التوزيع المركب الناتج عن مزيج لانهائي من التوزيع الطبيعي للمصفوفة مع توزيع جاما متعدد المتغيرات العكسي الموضوع فوق أي من مصفوفات التغاير الخاصة به.

ملكيات

لوXتين،ص(α،β،م،Σ،Ω){\displaystyle \mathbf {X} \sim {\rm {T}}_{n,p}(\alpha ,\beta ,\mathbf {M} ,{\boldsymbol {\Sigma }},{\boldsymbol {\Omega }})}ثم [ 2 ] [ 3 ]

Xتيتيص،ن(α،β،متي،Ω،Σ).{\displaystyle \mathbf {X} ^{\rm {T}}\sim {\rm {T}}_{p,n}(\alpha ,\beta ,\mathbf {M} ^{\rm {T}},{\boldsymbol {\Omega }},{\boldsymbol {\Sigma }}).}

الخاصية المذكورة أعلاه مستمدة من نظرية سيلفستر للمحددات :

المحقق(أنان+β2Σ-1(X-م)Ω-1(X-م)تي)={\displaystyle \det \left(\mathbf {I} _{n}+{\frac {\beta }{2}}{\boldsymbol {\Sigma }}^{-1}(\mathbf {X} -\mathbf {M} ){\boldsymbol {\Omega }}^{-1}(\mathbf {X} -\mathbf {M} )^{\rm {T}}\right)=}
المحقق(أناص+β2Ω-1(Xتي-متي)Σ-1(Xتي-متي)تي).{\displaystyle \det \left(\mathbf {I} _{p}+{\frac {\beta }{2}}{\boldsymbol {\Omega }}^{-1}(\mathbf {X} ^{\rm {T}}-\mathbf {M} ^{\rm {T}}){\boldsymbol {\Sigma }}^{-1}(\mathbf {X} ^{\rm {T}}-\mathbf {M} ^{\rm {T}})^{\rm {T}}\right).}

لوXتين،ص(α،β،م،Σ،Ω){\displaystyle \mathbf {X} \sim {\rm {T}}_{n,p}(\alpha ,\beta ,\mathbf {M} ,{\boldsymbol {\Sigma }},{\boldsymbol {\Omega }})}وأ(ن×ن){\displaystyle \mathbf {A} (n\times n)}وب(ص×ص){\displaystyle \mathbf {B} (p\times p)}إذا كانت المصفوفات غير منفردة ، فإن [ 2 ] [ 3 ]

أXبتين،ص(α،β،أمب،أΣأتي،بتيΩب).{\displaystyle \mathbf {AXB} \sim {\rm {T}}_{n,p}(\alpha ,\beta ,\mathbf {AMB} ,\mathbf {A} {\boldsymbol {\Sigma }}\mathbf {A} ^{\rm {T}},\mathbf {B} ^{\rm {T}}{\boldsymbol {\Omega }}\mathbf {B} ).}

الدالة المميزة هي [ 3 ]

ϕتي(Z)=خبرة(تر(أناZم))|Ω|αΓص(α)(2β)αص|ZΣZ|αبα(12βZΣZΩ)،{\displaystyle \phi _{T}(\mathbf {Z} )={\frac {\exp({\rm {tr}}(i\mathbf {Z} '\mathbf {M} ))|{\boldsymbol {\Omega }}|^{\alpha }}{\Gamma _{p}(\alpha )(2\beta )^{\alpha p}}}|\mathbf {Z} '{\boldsymbol {\Sigma }}\mathbf {Z} |^{\alpha }B_{\alpha }\left({\frac {1}{2\beta }}\mathbf {Z} '{\boldsymbol {\Sigma }}\mathbf {Z} {\boldsymbol {\Omega }}\right),}

أين

بدلتا(دبليوZ)=|دبليو|-دلتاS>0خبرة(تر(-Sدبليو-S-1Z))|S|-دلتا-12(ص+1)دS،{\displaystyle B_{\delta }(\mathbf {WZ} )=|\mathbf {W} |^{-\delta }\int _{\mathbf {S} >0}\exp \left({\rm {tr}}(-\mathbf {SW} -\mathbf {S^{-1}Z} )\right)|\mathbf {S} |^{-\delta -{\frac {1}{2}}(p+1)}d\mathbf {S} ,}

وأينبدلتا{\displaystyle B_{\delta }}هي دالة بيسل من النوع الثاني لهيرتز ذات وسيط مصفوفي.

انظر أيضاً

ملحوظات

  1. 1 2 تشو، شينغهو، وكاي يو، وييهونغ غونغ (2007). " نماذج t التنبؤية ذات المصفوفة المتغيرة ". في جي سي بلات، ودي كولر، وواي سينغر، وإس رويس، المحررين، NIPS '07: التطورات في أنظمة معالجة المعلومات العصبية 20، الصفحات 1721-1728. مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، كامبريدج، ماساتشوستس، 2008. تم تغيير الترميز قليلاً في هذه المقالة للتوافق مع مقالة التوزيع الطبيعي للمصفوفة .
  2. 1 2 3 4 5 غوبتا، أرجون ك وناغار، دايا ك (1999). توزيعات المصفوفة المتغيرة . مطبعة سي آر سي. ص.  الفصل 4.{{cite book}}: صيانة CS1: أسماء متعددة: قائمة المؤلفين ( رابط )
  3. 1 2 3 4 5 إيرانمانش، أنيس، م. أراشي، و إس إم إم طباطبائي (2010). "حول التطبيقات الشرطية للتوزيع الطبيعي للمصفوفات المتغيرة". مؤرشف بتاريخ 4 مارس 2016 في أرشيف الإنترنت . المجلة الإيرانية للعلوم الرياضية والمعلوماتية ، 5:2، ص 33-43.