Jakie są parametry tylnej części Wishart-Wishart?


12

Podczas wnioskowania o macierzy dokładności Λ rozkładu normalnego używanego do generowania N wektorów D-wymiarowych x1,..,xN

xi∼N(μ,Λ−1)
zwykle umieszczamy Wishart przed Λ ponieważ rozkład Wishart jest koniugatem przed wykluczenie wielowymiarowego rozkładu normalnego ze znaną średnią i nieznaną wariancją:
Λ∼W(υ,Λ0)
gdzie υ są stopnie swobody i Λ0macierz skali . Aby dodać solidności i elastyczności do modelu, stawiamy hiperpriorytet nad parametrami Wishart. Na przykład Görür i Rasmussen sugerują:
Λ0∼W(D,1DΛx)1υ−D+1∼G(1,1D)
gdzie G jest rozkładem gamma.

Pytanie:

w celu pobrania próbki tylnej Λ0

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

jaka jest rodzina i parametry tego tylnego?

PS:

Porzucając wszystkie czynniki, które nie zależą od Λ0 i identyfikując parametry za pomocą parametrów Wihsart, otrzymuję Wishart z parametrami:

υ′=υ+DΛ′=Λ+Λx

co wygląda całkiem nieźle, ale nie jestem wcale pewien, ponieważ nie znalazłem żadnego przykładu ani w książkach, ani w Internecie.

Erratum :

Görur i Rasmussen sugerują nadciśnienie nad parametrami Wishart, ale to równanie:

Λ∼W(υ,Λ0)

zamiast tego powinno być:

Λ∼W(υ,Λ0−1)

rozwiązując w ten sposób brak koniugacji. Jeśli chcemy zachować , powinniśmy wcześniej użyć Inverse Wishart (patrz odpowiedź @ )Λ0

Odpowiedzi:


5

Iloczyn dwóch gęstości w prowadzi do

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},

która nie wydaje się być standardową gęstością. Aby zachować rodzaj koniugacji, właściwy hierarchiczny poprzedzający powinien być czymś w rodzaju Λ0
Λ0∼IW(Λ0|D,1DΛx).

1
Dzięki za podpowiedź @ Xi'an! W rzeczywistości parametrem prawdopodobieństwa powinien być (moja wina, patrz edycja). Właśnie opublikowałem odpowiedź, używając tego i zachowując Wishart * Wishart. Λ0−1
— alberto,

6

Ok, dzięki odpowiedzi @ Xi'an mogłem zrobić całą pochodną. Napiszę to dla ogólnego przypadku: gdzie jest kluczem do sprzężenia. Jeśli chcemy użyć , powinno to być:

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

Robię pierwszy przypadek (popraw mnie, jeśli się mylę):

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)}

gdzie wykorzystaliśmy fakt, że . Po inspekcji widzimy, że jest to dystrybucja Wishart: tr(SW)=tr(WS)

p(S|⋅)=W(υ+υ0,(W+S0−1)−1)

Rozszerzenie rysujeNW1...WN :

W przypadku, gdy mamy precyzyjnych macierzy, prawdopodobieństwo staje się iloczynem prawdopodobieństw i otrzymujemy:NN

p(S|⋅)=W(Nυ+υ0,(∑i=1NWi+S0−1)−1)
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.