Distribució de Lewandowski-Kurowicka-Joe

Infotaula distribució de probabilitatDistribució de Lewandowski-Kurowicka-Joe
Tipusdistribució de probabilitat Modifica el valor a Wikidata
Notació LKJ ( η ) {\displaystyle \operatorname {LKJ} (\eta )}
Paràmetres η ( 0 , ) {\displaystyle \eta \in (0,\infty )} (forma)
Suport R {\displaystyle \mathbf {R} } és una matriu positiva-definida amb diagonal unitat
Esperança matemàticamatriu identitat

En la teoria de la probabilitat i l'estadística bayesiana, la distribució de Lewandowski-Kurowicka-Joe, sovint anomenada distribució LKJ, és una distribució de probabilitat sobre matrius simètriques definides positives amb diagonals unitats.[1] S'utilitza habitualment com a previ per a la matriu de correlació en el modelatge bayesià jeràrquic. El modelatge bayesià jeràrquic sovint intenta fer una inferència sobre l'estructura de covariància de les dades, que es pot descompondre en un vector d'escala i una matriu de correlació.[2] En lloc de la a priori a la matriu de covariància, com ara la distribució de Wishart inversa, la distribució LKJ pot servir com a a priori a la matriu de correlació juntament amb alguna distribució prèvia adequada al vector d'escala.

La distribució es va introduir per primera vegada en un context més general [3] i és un exemple de la còpula de la vinya, un enfocament a les distribucions de probabilitat d'alta dimensió restringides. S'ha implementat com a part del llenguatge de programació probabilista Stan i com a biblioteca enllaçada a la biblioteca de programació probabilística Turing.jl a Julia.[4]

La distribució té un únic paràmetre de forma η {\displaystyle \eta } i la funció de densitat de probabilitat per a la matriu d × d {\displaystyle d\times d} R {\displaystyle \mathbf {R} } és

p ( R ; η ) = C × [ det ( R ) ] η 1 {\displaystyle p(\mathbf {R} ;\eta )=C\times [\det(\mathbf {R} )]^{\eta -1}}

amb constant de normalització

C = 2 k = 1 d ( 2 η 2 + d k ) ( d k ) k = 1 d 1 [ B ( η + ( d k 1 ) / 2 , η + ( d k 1 ) / 2 ) ] d k {\displaystyle C=2^{\sum _{k=1}^{d}(2\eta -2+d-k)(d-k)}\prod _{k=1}^{d-1}\left[B\left(\eta +(d-k-1)/2,\eta +(d-k-1)/2\right)\right]^{d-k}} , una expressió complicada que inclou un producte sobre funcions beta. Per η = 1 {\displaystyle \eta =1} , la distribució és uniforme sobre l'espai de totes les matrius de correlació; és a dir, l'espai de matrius definides positives amb diagonal unitat.

Referències

  1. Gelman, Andrew. Bayesian Data Analysis (en anglès). Third. Chapman and Hall/CRC, 2013. ISBN 978-1-4398-4095-5. 
  2. Barnard, John; McCulloch, Robert; Meng, Xiao-Li Statistica Sinica, 10, 4, 2000, pàg. 1281–1311. ISSN: 1017-0405. JSTOR: 24306780.
  3. Lewandowski, Daniel; Kurowicka, Dorota; Joe, Harry Journal of Multivariate Analysis, 100, 9, 2009, pàg. 1989–2001. DOI: 10.1016/j.jmva.2009.04.008.
  4. «LKJ correlation distribution in Stan» (en anglès). https://jakejing.github.io,+10-08-2021.+[Consulta: 9 juliol 2023].
  • Vegeu aquesta plantilla
Distribucions discretes
amb suport finit
Distribucions discretes
amb suport infinit
Distribucions contínues
suportades sobre un interval acotat
Distribucions contínues
suportades sobre un interval semi-infinit
Distribucions contínues
suportades en tota la recta real
Distribucions contínues
amb el suport de varis tipus
Barreja de distribució variable-contínua
Distribució conjunta
Discreta
Ewens
Multinomial
Multinomial de Dirichlet
Multinomial negativa
Contínua
Dirichlet
Dirichlet generalitzada
Estable multivariant
Gamma normal
Gamma normal inversa
Normal multivariable
t multivariable
Matriu de valor
Matriu gamma
Matriu gamma inversa
Matriu normal
Normal de Wishart
Normal de Wishart inversa
t matriu
Wishart
Wishart inversa
Direccionals
Univariada (circular)
Asimètrica de Laplace envoltada
Cauchy envoltada
Exponencial envoltada
Lévy envoltada
Normal envoltada
Circular uniforme
Univariada de von Mises
Bivariada (esfèrica)
Kent
Bivariada (toroidal)
Bivariada de von Mises
Multivariada
von Mises-Fisher
Bingham
Degenerada i singular
Degenerada
Delta de Dirac
Singular
Cantor
Famílies