WikiDer > Umumlashtirilgan Dirichlet taqsimoti

Yilda statistika, umumiy Dirichlet taqsimoti (GD) ning umumlashtirilishi Dirichlet tarqatish umumiy kovaryans tuzilmasi va parametrlar sonidan deyarli ikki baravar ko'p. GD taqsimotiga ega bo'lgan tasodifiy o'zgaruvchilar to'liq emas neytral .^[1]

Ning zichligi funktsiyasi ${displaystyle p_ {1}, ldots, p_ {k-1}}$ bu

${displaystyle left [prod _ {i = 1} ^ {k-1} B (a_ {i}, b_ {i}) ight] ^ {- 1} p_ {k} ^ {b_ {k-1} -1 } prod _ {i = 1} ^ {k-1} chap [p_ {i} ^ {a_ {i} -1} chap (sum _ {j = i} ^ {k} p_ {j} ight) ^ { b_ {i-1} - (a_ {i} + b_ {i})} ight]}$

qaerda biz aniqlaymiz ${displaystyle p_ {k} = 1-summa _ {i = 1} ^ {k-1} p_ {i}}$. Bu yerda ${displaystyle B (x, y)}$ belgisini bildiradi Beta funktsiyasi. Bu Dirichlet standart taqsimotiga qadar kamayadi, agar ${displaystyle b_ {i-1} = a_ {i} + b_ {i}}$ uchun ${displaystyle 2leqslant ileqslant k-1}$ (${displaystyle b_ {0}}$ o'zboshimchalik bilan).

Masalan, agar k = 4, keyin zichlik funktsiyasi ${displaystyle p_ {1}, p_ {2}, p_ {3}}$ bu

${displaystyle left [prod _ {i = 1} ^ {3} B (a_ {i}, b_ {i}) ight] ^ {- 1} p_ {1} ^ {a_ {1} -1} p_ {2 } ^ {a_ {2} -1} p_ {3} ^ {a_ {3} -1} p_ {4} ^ {b_ {3} -1} qoldi (p_ {2} + p_ {3} + p_ { 4} ight) ^ {b_ {1} -chap (a_ {2} + b_ {2} ight)} chap (p_ {3} + p_ {4} ight) ^ {b_ {2} -chap (a_ {3) } + b_ {3} tun)}}$

qayerda ${displaystyle p_ {1} + p_ {2} + p_ {3} <1}$ va ${displaystyle p_ {4} = 1-p_ {1} -p_ {2} -p_ {3}}$.

Connor va Mosimann PDF-ni quyidagi sababga ko'ra aniqladilar. Tasodifiy o'zgaruvchilarni aniqlang ${displaystyle z_ {1}, ldots, z_ {k-1}}$ bilan ${displaystyle z_ {1} = p_ {1}, z_ {2} = p_ {2} / chap (1-p_ {1} tun), z_ {3} = p_ {3} / chap (1- (p_ {) 1} + p_ {2}) ight), ldots, z_ {i} = p_ {i} / left (1-left (p_ {1} + cdots + p_ {i-1} ight) ight)}$. Keyin ${displaystyle p_ {1}, ldots, p_ {k}}$ yuqorida ko'rsatilgan parametrlangan umumlashtirilgan Dirichlet taqsimotiga ega bo'ling, agar ${displaystyle z_ {i}}$ mustaqil beta parametrlari bilan ${displaystyle a_ {i}, b_ {i}}$, ${displaystyle i = 1, ldots, k-1}$.

Vong tomonidan berilgan muqobil shakl

Vong ^[2] uchun biroz ixcham shakl beradi ${displaystyle x_ {1} + cdots + x_ {k} leqslant 1}$

${displaystyle prod _ {i = 1} ^ {k} {frac {x_ {i} ^ {alfa _ {i} -1} chap (1-x_ {1} -cdots -x_ {i} ight) ^ {gamma _ {i}}} {B (alfa _ {i}, eta _ {i})}}}$

qayerda ${displaystyle gamma _ {j} = eta _ {j} -alpha _ {j + 1} - eta _ {j + 1}}$ uchun ${displaystyle 1leqslant jleqslant k-1}$ va ${displaystyle gamma _ {k} = eta _ {k} -1}$. Vong a-ga taqsimotni belgilashini unutmang ${displaystyle k}$ o'lchovli bo'shliq (aniq belgilaydigan) ${displaystyle x_ {k + 1} = 1-summa _ {i = 1} ^ {k} x_ {i}}$) Connor va Mosiman esa a dan foydalanadilar ${displaystyle k-1}$ bilan o'lchovli bo'shliq ${displaystyle x_ {k} = 1-summa _ {i = 1} ^ {k-1} x_ {i}}$.

Umumiy moment funktsiyasi

Agar ${displaystyle X = chap (X_ {1}, ldots, X_ {k} ight) sim GD_ {k} chap (alfa _ {1}, ldots, alfa _ {k}; eta _ {1}, ldots va eta _ {k} kun)}$, keyin

${displaystyle Eleft [X_ {1} ^ {r_ {1}} X_ {2} ^ {r_ {2}} cdots X_ {k} ^ {r_ {k}} ight] = prod _ {j = 1} ^ { k} {frac {Gamma chap (alfa _ {j} + eta _ {j} ight) Gamma chap (alfa _ {j} + r_ {j} ight) Gamma chap (eta _ {j} + delta _ {j}) ight)} {Gamma chap (alfa _ {j} ight) Gamma chap (eta _ {j} ight) Gamma chap (alfa _ {j} + eta _ {j} + r_ {j} + delta _ {j} ight )}}}$

qayerda ${displaystyle delta _ {j} = r_ {j + 1} + r_ {j + 2} + cdots + r_ {k}}$ uchun ${displaystyle j = 1,2, cdots, k-1}$ va ${displaystyle delta _ {k} = 0}$. Shunday qilib

${displaystyle Eleft (X_ {j} ight) = {frac {alfa _ {j}} {alfa _ {j} + eta _ {j}}} prod _ {m = 1} ^ {j-1} {frac { eta _ {m}} {alfa _ {m} + eta _ {m}}}.}$

Standart Dirichlet tarqatilishiga kamaytirish

Yuqorida aytib o'tilganidek, agar ${displaystyle b_ {i-1} = a_ {i} + b_ {i}}$ uchun ${displaystyle 2leqslant ileqslant k}$ keyin tarqatish standart Dirichletgacha kamayadi. Bu holat odatdagi holatdan farq qiladi, unda umumlashtirilgan taqsimotning qo'shimcha parametrlarini nolga o'rnatish asl taqsimotga olib keladi. Biroq, GDD bo'lsa, bu juda murakkab zichlik funktsiyasini keltirib chiqaradi.

Bayes tahlili

Aytaylik ${displaystyle X = chap (X_ {1}, ldots, X_ {k} ight) sim GD_ {k} chap (alfa _ {1}, ldots, alfa _ {k}; eta _ {1}, ldots va eta _ {k} kun)}$ umumlashtirilgan Dirichlet va bu ${displaystyle Ymid X}$ bu multinomial bilan ${displaystyle n}$ sinovlar (bu erda ${displaystyle Y = chap (Y_ {1}, ldots, Y_ {k} kech)}$). Yozish ${displaystyle Y_ {j} = y_ {j}}$ uchun ${displaystyle 1leqslant jleqslant k}$ va ${displaystyle y_ {k + 1} = n-sum _ {i = 1} ^ {k} y_ {i}}$ qo'shma orqa ${displaystyle X | Y}$ bilan umumiylashtirilgan Dirichlet taqsimoti

${displaystyle Xmid Ysim GD_ {k} chap ({alfa '} _ {1}, ldots, {alfa'} _ {k}; {eta '} _ {1}, ldots, {eta'} _ {k} ight )}$

qayerda ${displaystyle {alfa '} _ {j} = alfa _ {j} + y_ {j}}$ va ${displaystyle {eta '} _ {j} = eta _ {j} + sum _ {i = j + 1} ^ {k + 1} y_ {i}}$ uchun ${displaystyle 1leqslant k.}$

Namuna olish tajribasi

Vong Dirichlet va umumlashtirilgan Dirichlet taqsimotlari qanday farq qilishiga misol qilib quyidagi tizimni keltiradi. U katta urnada sharlar borligini ta'kidlaydi ${displaystyle k + 1}$ turli xil ranglar. Har bir rangning nisbati noma'lum. Yozing ${displaystyle X = (X_ {1}, ldots, X_ {k})}$ ranglarning to'plari nisbati uchun ${displaystyle j}$ urnda.

1-tajriba. Analitik 1 bunga ishonadi ${displaystyle Xsim D (alfa _ {1}, ldots, alfa _ {k}, alfa _ {k + 1})}$ (ya'ni, ${displaystyle X}$ parametrlari bo'lgan Dirichlet ${displaystyle alfa _ {i}}$). Keyin tahlilchi qiladi ${displaystyle k + 1}$ shisha qutilar va qutilar ${displaystyle alfa _ {i}}$ rangli marmar ${displaystyle i}$ qutida ${displaystyle i}$ (deb taxmin qilinadi ${displaystyle alfa _ {i}}$ butun sonlar ${displaystyle geq 1}$). Keyin analitik 1 urndan to'pni tortib oladi, uning rangini (rang deylik) kuzatadi ${displaystyle j}$) va qutiga soladi ${displaystyle j}$. U to'g'ri qutini aniqlay oladi, chunki ular shaffof va ichidagi marmar ranglari ko'rinadi. Jarayon shu vaqtgacha davom etadi ${displaystyle n}$ to'plar chizilgan. Orqa taqsimot keyin Dirichlet bo'lib, parametrlari har bir qutidagi marmar soni.

2-tajriba. Analitik 2 bunga ishonadi ${displaystyle X}$ umumiy Dirichlet taqsimotiga amal qiladi: ${displaystyle Xsim GD (alfa _ {1}, ldots, alfa _ {k}; eta _ {1}, ldots, eta _ {k})}$. Barcha parametrlar yana musbat tamsayılar deb qabul qilinadi. Tahlilchi qiladi ${displaystyle k + 1}$ yog'och qutilar. Qutilarda ikkita maydon mavjud: bittasi to'p va marmar uchun. To'plar rangli, ammo marmar ranglar emas. Keyin uchun ${displaystyle j = 1, ldots, k}$, u qo'yadi ${displaystyle alfa _ {j}}$ rang to'plari ${displaystyle j}$va ${displaystyle eta _ {j}}$ qutiga marmar ${displaystyle j}$. Keyin u rangli to'pni qo'yadi ${displaystyle k + 1}$ qutida ${displaystyle k + 1}$. Keyin tahlilchi urnadan to'p olib chiqadi. Qutilari o'tin bo'lgani uchun, tahlilchi to'pni qaysi qutiga solishini aytolmaydi (yuqoridagi 1-tajribada bo'lgani kabi); uning xotirasi ham yomon va qaysi qutida qaysi rangli to'plar borligini eslay olmaydi. U qaysi qutiga to'pni qo'yish to'g'ri ekanligini aniqlab olishi kerak. 1-qutini ochib, undagi to'plarni chizilgan to'p bilan taqqoslash orqali buni amalga oshiradi. Agar ranglar farq qilsa, quti noto'g'ri. Analitik 1-qutiga marmar (sic) qo'yadi va 2-qutiga o'tadi. U qutidagi to'plar chizilgan to'p bilan mos kelguncha jarayonni takrorlaydi va shu vaqtda u to'pni (sic) boshqa to'plari bilan qutiga soladi. mos rang. Keyin tahlilchi urnadan yana bir to'p olib chiqadi va shu vaqtgacha takrorlaydi ${displaystyle n}$ to'plar chizilgan. Keyinchalik, parametrlar bilan Dirichlet umumlashtiriladi ${displaystyle alfa}$ to'plar soni va ${displaystyle eta}$ har bir qutidagi marmarlarning soni.

E'tibor bering, 2-tajribada qutilar tartibini o'zgartirish, 1-tajribadan farqli o'laroq, ahamiyatsiz ta'sir ko'rsatadi.

Shuningdek qarang

• Dirichlet-multinomial taqsimot
• Lukakning mutanosiblik summasi mustaqilligi teoremasi

Adabiyotlar