توزيع ديريشليه للمتغيرات المصفوفية

في الإحصاء ، يعتبر توزيع ديريشليت ذو المتغير المصفوفي تعميمًا لتوزيع بيتا ذي المتغير المصفوفي وتوزيع ديريشليت .

يفترضيو1،...،يور{\displaystyle U_{1},\ldots ,U_{r}}نكونص×ص{\displaystyle p\times p}المصفوفات الموجبة المحددة ذاتأناص-أنا=1ريوأنا{\displaystyle I_{p}-\sum _{i=1}^{r}U_{i}}أيضًا موجب-محدد، حيثأناص{\displaystyle I_{p}}هوص×ص{\displaystyle p\times p}مصفوفة الوحدة . ثم نقول إنيوأنا{\displaystyle U_{i}}لها توزيع ديريشليه ذو متغيرات مصفوفية،(يو1،...،يور)دص(أ1،...،أر؛أر+1){\displaystyle \left(U_{1},\ldots ,U_{r}\right)\sim D_{p}\left(a_{1},\ldots ,a_{r};a_{r+1}\right)}إذا كانت دالة كثافة الاحتمال المشتركة بينهما هي

{βص(أ1،...،أر،أر+1)}-1أنا=1رالمحقق(يوأنا)أأنا-(ص+1)/2المحقق(أناص-أنا=1ريوأنا)أر+1-(ص+1)/2{\displaystyle \left\{\beta _{p}\left(a_{1},\ldots ,a_{r},a_{r+1}\right)\right\}^{-1}\prod _{i=1}^{r}\det \left(U_{i}\right)^{a_{i}-(p+1)/2}\det \left(I_{p}-\sum _{i=1}^{r}U_{i}\right)^{a_{r+1}-(p+1)/2}}

أينأأنا>(ص-1)/2،أنا=1،...،ر+1{\displaystyle a_{i}>(p-1)/2,i=1,\ldots ,r+1}وβص(){\displaystyle \beta _{p}\left(\cdots \right)}هي دالة بيتا متعددة المتغيرات .

إذا كتبنايور+1=أناص-أنا=1ريوأنا{\displaystyle U_{r+1}=I_{p}-\sum _{i=1}^{r}U_{i}}ثم يأخذ ملف PDF الشكل الأبسط

{βص(أ1،...،أر+1)}-1أنا=1ر+1المحقق(يوأنا)أأنا-(ص+1)/2،{\displaystyle \left\{\beta _{p}\left(a_{1},\ldots ,a_{r+1}\right)\right\}^{-1}\prod _{i=1}^{r+1}\det \left(U_{i}\right)^{a_{i}-(p+1)/2},}

على أساس أنأنا=1ر+1يوأنا=أناص{\displaystyle \sum _{i=1}^{r+1}U_{i}=I_{p}}.

النظريات

تعميم لنتيجة مربع كاي-ديريشلي

يفترضSأنادبليوص(نأنا،Σ)،أنا=1،...،ر+1{\displaystyle S_{i}\sim W_{p}\left(n_{i},\Sigma \right),i=1,\ldots ,r+1}يتم توزيعها بشكل مستقل بواسطة شركة ويشارتص×ص{\displaystyle p\times p}المصفوفات الموجبة المحددة . ثم، تعريفيوأنا=S-1/2Sأنا(S-1/2)تي{\displaystyle U_{i}=S^{-1/2}S_{i}\left(S^{-1/2}\right)^{T}}(أينS=أنا=1ر+1Sأنا{\displaystyle S=\sum _{i=1}^{r+1}S_{i}}هو مجموع المصفوفات وS1/2(S-1/2)تي{\displaystyle S^{1/2}\left(S^{-1/2}\right)^{T}}أي تحليل معقول لـS{\displaystyle S}لدينا

(يو1،...،يور)دص(ن1/2،...،نر+1/2).{\displaystyle \left(U_{1},\ldots ,U_{r}\right)\sim D_{p}\left(n_{1}/2,...,n_{r+1}/2\right).}

التوزيع الهامشي

لو(يو1،...،يور)دص(أ1،...،أر+1){\displaystyle \left(U_{1},\ldots ,U_{r}\right)\sim D_{p}\left(a_{1},\ldots ,a_{r+1}\right)}وإذاsر{\displaystyle s\leq r}، ثم:

(يو1،...،يوs)دص(أ1،...،أs،أنا=s+1ر+1أأنا){\displaystyle \left(U_{1},\ldots ,U_{s}\right)\sim D_{p}\left(a_{1},\ldots ,a_{s},\sum _{i=s+1}^{r+1}a_{i}\right)}

التوزيع الشرطي

كذلك، وباستخدام نفس الرموز المذكورة أعلاه، فإن كثافة(يوs+1،...،يور)|(يو1،...،يوs){\displaystyle \left(U_{s+1},\ldots ,U_{r}\right)\left|\left(U_{1},\ldots ,U_{s}\right)\right.}يُعطى بواسطة

أنا=s+1ر+1المحقق(يوأنا)أأنا-(ص+1)/2βص(أs+1،...،أر+1)المحقق(أناص-أنا=1sيوأنا)أنا=s+1ر+1أأنا-(ص+1)/2{\displaystyle {\frac {\prod _{i=s+1}^{r+1}\det \left(U_{i}\right)^{a_{i}-(p+1)/2}}{\beta _{p}\left(a_{s+1},\ldots ,a_{r+1}\right)\det \left(I_{p}-\sum _{i=1}^{s}U_{i}\right)^{\sum _{i=s+1}^{r+1}a_{i}-(p+1)/2}}}}

حيث نكتبيور+1=أناص-أنا=1ريوأنا{\displaystyle U_{r+1}=I_{p}-\sum _{i=1}^{r}U_{i}}.

التوزيع المجزأ

يفترض(يو1،...،يور)دص(أ1،...،أر+1){\displaystyle \left(U_{1},\ldots ,U_{r}\right)\sim D_{p}\left(a_{1},\ldots ,a_{r+1}\right)}ولنفترض أنS1،...،Sت{\displaystyle S_{1},\ldots ,S_{t}}هو تقسيم لـ[ر+1]={1،...ر+1}{\displaystyle \left[r+1\right]=\left\{1,\ldots r+1\right\}}(إنه،أنا=1تSأنا=[ر+1]{\displaystyle \cup _{i=1}^{t}S_{i}=\left[r+1\right]}وSأناSج={\displaystyle S_{i}\cap S_{j}=\emptyset }لوأناج{\displaystyle i\neq j}ثم الكتابةيو(ج)=أناSجيوأنا{\displaystyle U_{(j)}=\sum _{i\in S_{j}}U_{i}}وأ(ج)=أناSجأأنا{\displaystyle a_{(j)}=\sum _{i\in S_{j}}a_{i}}(معيور+1=أناص-أنا=1ريور{\displaystyle U_{r+1}=I_{p}-\sum _{i=1}^{r}U_{r}}لدينا:

(يو(1)،...يو(ت))دص(أ(1)،...،أ(ت)).{\displaystyle \left(U_{(1)},\ldots U_{(t)}\right)\sim D_{p}\left(a_{(1)},\ldots ,a_{(t)}\right).}

الأقسام

يفترض(يو1،...،يور)دص(أ1،...،أر+1){\displaystyle \left(U_{1},\ldots ,U_{r}\right)\sim D_{p}\left(a_{1},\ldots ,a_{r+1}\right)}. يُعرِّف

يوأنا=(يو11(أنا)يو12(أنا)يو21(أنا)يو22(أنا))أنا=1،...،ر{\displaystyle U_{i}=\left({\begin{array}{rr}U_{11(i)}&U_{12(i)}\\U_{21(i)}&U_{22(i)}\end{array}}\right)\qquad i=1,\ldots ,r}

أينيو11(أنا){\displaystyle U_{11(i)}}يكونص1×ص1{\displaystyle p_{1}\times p_{1}}و يو22(أنا){\displaystyle U_{22(i)}}يكونص2×ص2{\displaystyle p_{2}\times p_{2}}كتابة مكمل شوريو221(أنا)=يو21(أنا)يو11(أنا)-1يو12(أنا){\displaystyle U_{22\cdot 1(i)}=U_{21(i)}U_{11(i)}^{-1}U_{12(i)}}لدينا

(يو11(1)،...،يو11(ر))دص1(أ1،...،أر+1){\displaystyle \left(U_{11(1)},\ldots ,U_{11(r)}\right)\sim D_{p_{1}}\left(a_{1},\ldots ,a_{r+1}\right)}

و

(يو22.1(1)،...،يو22.1(ر))دص2(أ1-ص1/2،...،أر-ص1/2،أر+1-ص1/2+ص1ر/2).{\displaystyle \left(U_{22.1(1)},\ldots ,U_{22.1(r)}\right)\sim D_{p_{2}}\left(a_{1}-p_{1}/2,\ldots ,a_{r}-p_{1}/2,a_{r+1}-p_{1}/2+p_{1}r/2\right).}

انظر أيضاً

مراجع

AK Gupta و DK Nagar 1999. "توزيعات المصفوفة المتغيرة". تشابمان وهول.