พารามิเตอร์ด้านหลังของ Wishart-Wishart คืออะไร?


12

เมื่อ infering ความแม่นยำเมทริกซ์ของการกระจายปกติใช้ในการสร้างNเวกเตอร์ D-มิติx 1 , . , x N x iΛNx1,..,xN เรามักจะวาง Wishart ไว้ก่อนหน้าΛเนื่องจากการแจกแจง Wishart นั้นเป็นคอนจูเกตก่อนที่จะมีการตกตะกอนของการแจกแจงปกติแบบหลายตัวแปรที่มีค่าเฉลี่ยและตัวแปรที่ไม่รู้จัก: known

xi∼N(μ,Λ−1)
Λ ที่υเป็นองศาอิสระและΛ0เมทริกซ์ขนาด ในการเพิ่มความทนทานและความยืดหยุ่นให้กับโมเดลเราได้ใส่ไฮเปอร์ไพรส์ไว้เหนือพารามิเตอร์ของ Wishart ตัวอย่างเช่นGörürและ Rasmussenแนะนำ: Λ 0
Λ∼W(υ,Λ0)
υΛ0 โดยที่Gคือ tha Gamma distribution
Λ0∼W(D,1DΛx)1υ−D+1∼G(1,1D)
G

คำถาม:

เพื่อให้ตัวอย่างหลังของp ( Λ 0 | X , Λ , υ , D , Λ x ) ∝ W ( Λ | υ , Λ 0 ) W ( Λ 0 | D , 1Λ0

p(Λ0|X,Λ,υ,D,Λx)∝W(Λ|υ,Λ0)W(Λ0|D,1DΛx)

ครอบครัวและพารามิเตอร์ของคนหลังนี้คืออะไร?

PS:

การวางปัจจัยทั้งหมดที่ไม่ขึ้นอยู่กับและระบุพารามิเตอร์ด้วยพารามิเตอร์ของ Wihsart ฉันได้รับ Wishart พร้อมพารามิเตอร์: υ ′Λ0

υ′=υ+DΛ′=Λ+Λx

ซึ่งดูค่อนข้างดี แต่ฉันไม่มั่นใจเลยเพราะฉันไม่พบตัวอย่างใด ๆ ทั้งในหนังสือและอินเทอร์เน็ต

Erratum :

Λ∼W(υ,Λ0)

Λ∼W(υ,Λ0−1)

Λ0

คำตอบ:


5

p(Λ0|X,Λ,υ,D,Λx)∝W(Λ|υ,Λ0)W(Λ0|D,1DΛx)
p(Λ0|X,Λ,υ,D,Λx)∝|Λ0|−υ/2exp⁡{−tr(Λ0−1Λ)/2}×|Λ0|(D−p−1)/2exp⁡{−Dtr(Λx−1Λ0)/2}∝|Λ0|(D−υ−p−1)/2exp⁡{−tr(Λ0−1Λ+DΛx−1Λ0)/2},

Λ0
Λ0∼IW(Λ0|D,1DΛx).

1
Λ0−1

6

W(W|υ,S−1)×W(S|υ0,S0)
S−1S
W(W|υ,S)×IW(S|υ0,S0)

W(W|υ,S−1)×W(S|υ0,S0)∝|S|υ/2exp⁡{−12tr(SW)}×|S|υ0−D−12exp⁡{−12tr(S0−1S)}∝|S|υ+υ0−D−12exp⁡{−12tr((W+S0−1)S)}

tr(SW)=tr(WS)

p(S|⋅)=W(υ+υ0,(W+S0−1)−1)

NW1...WN

NN

p(S|⋅)=W(Nυ+υ0,(∑i=1NWi+S0−1)−1)
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.