Statistiques et Big Data wishart

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Valeur attendue du log-déterminant d'une matrice de Wishart

Soit Λ∼WD(ν,Ψ)Λ∼WD(ν,Ψ)\Lambda \sim \mathcal W_D(\nu, \Psi) , c'est-à-dire distribué selon une distribution de Wishart dimensionnelle avec la moyenne et les degrés de liberté . Je voudrais une expression pour oùest le déterminant.ν Ψ ν E ( log | Λ | ) | Λ |D×DD×DD \times DνΨνΨ\nu \Psiνν\nuE( journal| Λ | …

16 distributions wishart

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Quels sont les paramètres d'un postérieur de Wishart-Wishart?

Lors de l'inférence de la matrice de précision ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} d'une distribution normale utilisée pour générer NNN vecteurs D-dimension x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\ \end{align} nous plaçons généralement un Wishart prioritaire sur ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} car la distribution Wishart est le conjugué avant pour la précision d'une distribution normale multivariée avec …

12 bayesian posterior hierarchical-bayesian conjugate-prior wishart

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Matrice de covariance pour le processus gaussien et la distribution de Wishart

Je lis ce document sur les processus Wishart généralisés (GWP). L'article calcule les covariances entre différentes variables aléatoires (suivant le processus gaussien ) en utilisant la fonction de covariance exponentielle au carré, c'est-à-dire . Il indique ensuite que cette matrice de covariance suit le GWP.K(x,x′)=exp(−|(x−x′)|22l2)K(x,x′)=exp⁡(−|(x−x′)|22l2)K(x,x') = \exp\left(-\frac{|(x-x')|^2}{2l^2}\right) Je pensais qu'une …

11 machine-learning normal-distribution covariance wishart nonparametric-bayes

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Distributions hyperprior pour les paramètres (matrice d'échelle et degrés de liberté) d'un wishart avant une matrice de covariance inverse

J'estime plusieurs matrices de covariance inverse d'un ensemble de mesures à travers différentes sous-populations en utilisant un wishart prior dans jags / rjags / R. Au lieu de spécifier une matrice d'échelle et des degrés de liberté sur la matrice de covariance inverse antérieure (la distribution de Wishart), je voudrais …

9 bayesian covariance prior wishart hierarchical-bayesian

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