-
题名矩阵F分布与矩阵T分布在左球分布类中的推广
被引量：1
- 1
-
-
作者
石爱菊
-
机构
南京邮电大学数理学院
-
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
2008年第5期64-67,共4页
-
基金
南京邮电大学校科研基金(NY207092)资助项目
-
文摘
利用任意非负Borel函数的数学期望与随机向量的密度函数的关系,通过随机矩阵的变换,证明了左球分布定义的矩阵F和矩阵T仍然服从矩阵F分布和矩阵T分布,从而将矩阵F分布和矩阵T分布推广到左球分布类。这一结果扩大了椭球等高分布的应用范围。
-
关键词
椭球等高分布
矩阵t分布
矩阵F分布
变换
-
Keywords
the elliptically contoured distribution
matrix t distribution
matrix F distribution
transformation
-
分类号
O212.4
[理学—概率论与数理统计]
-
-
题名椭球等高矩阵分布关于非奇异矩阵变换的不变性
被引量：2
- 2
-
-
作者
石爱菊
林金官
-
机构
东南大学数学系
南京邮电大学理学院
-
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2010年第5期449-458,共10页
-
文摘
本文首先将矩阵F分布和矩阵t分布的定义推广到左球分布类,其密度函数与产生它们的左球分布或球对称分布的密度均无关.然后讨论了椭球等高分布关于非奇异矩阵变换的不变性问题,包括矩阵Beta分布、逆矩阵Beta分布、矩阵Dirichlet分布、逆矩阵Dirichlet分布、矩阵F分布和矩阵t等分布.在非奇异变换下,这些分布的密度不但与产生它们的左球分布的密度函数无关,而且与非奇异变换矩阵无关.
-
关键词
椭球等高分布
矩阵t分布
矩阵F分布
矩阵Beta分布
矩阵Dirichlet分布
非奇异矩阵变换
不变性
-
Keywords
Elliptically contoured distribution, matrix t distribution, matrix F distribution, Beta, Dirichlet distribution, nonsingular matrix transformation, invariance.
-
分类号
O212.4
[理学—概率论与数理统计]
-
-
题名多重线性回归模型的贝叶斯预报分析
被引量：3
- 3
-
-
作者
朱慧明
韩玉启
吴正刚
-
机构
南京理工大学经济管理学院
-
出处
《运筹与管理》
CSCD
2005年第3期44-48,共5页
-
基金
国家社科基金资助项目(04CTJ003)
中国博士后科学基金资助项目(20040350216)
-
文摘
多重线性回归模型的贝叶斯预报分析是贝叶斯线性模型理论的重要组成部分。通过模型系统的统计结构,证明了矩阵正态—Wishart分布为模型参数的共轭先验分布;利用贝叶斯定理,根据模型的样本似然函数和参数的先验分布推导了参数的后验分布;然后,从数学上严格推断了模型的预报分布密度函数,证明了模型预报分布为矩阵t分布。研究结果表明:由于参数先验分布的作用,样本的预报分布与其原统计分布有着本质性的差异,前者服从矩阵正态分布,而后者为矩阵t分布。
-
关键词
线性模型
贝叶斯推断
矩阵正态-Wishart分布
矩阵t分布
预报分析
-
Keywords
linear models
bayesian inference
matrix normal-wishart distribution
matrix t distribution
predictive analysis
-
分类号
O212.8
[理学—概率论与数理统计]
-
-
题名多重线性回归模型系统的贝叶斯预报分析
被引量：1
- 4
-
-
作者
朱慧明
-
机构
湖南大学统计学院
-
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2005年第6期131-134,共4页
-
基金
中国博士后科学基金(2004035216)
国家社科基金(04CTJ003)
-
文摘
指出多重线性模型系统的贝叶斯预报分析是贝叶斯线性模型理论的重要组成部分.通过模型系统的统计结构,证明了矩阵正态-Wishart分布为模型参数的共轭先验分布;利用贝叶斯定理,根据模型的样本似然函数和参数的先验分布推导了参数的后验分布;然后,从数学上严格推断了模型的预报分布密度函数,证明了模型预报分布为矩阵t分布.研究结果表明:由于参数先验分布的作用,样本的预报分布与其原统计分布有着本质性的差异,前者为从矩阵正态分布,而后者为矩阵t分布.
-
关键词
线性模型
贝叶斯推断
矩阵正态-Wishart分布
矩阵t分布
预报密度函数
-
Keywords
linear models
bayesian inference
matrix normal Wishart distribution
matrix t distribution predictive density function
-
分类号
O212.8
[理学—概率论与数理统计]
-
-
题名多方程线性模型系统的贝叶斯预报分析
- 5
-
-
作者
朱慧明
韩玉启
-
机构
湖南大学统计学院
南京理工大学经济管理学院
-
出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2006年第5期871-875,共5页
-
基金
湖南省自然科学基金(05JJ03130)
教育部新世纪优秀人才支持计划
-
文摘
多方程线性模型系统的贝叶斯预报分析是贝叶斯线性模型理论的重要组成部分。通过模型系统的统计结构,证明了矩阵正态-Wishart分布是模型参数的共轭先验分布；根据模型的样本似然函数和参数的先验分布推导了参数的后验分布；然后,从数学上严格推断了模型的预报分布密度函数,证明了模型预报分布为矩阵t分布。研究结果表明：由于参数先验分布的作用辟,样本的预报分布与其原统计分布有着本质性的差异,前者为矩阵正态分布,而后者为矩阵t分布。
-
关键词
线性模型
贝叶斯推断
矩阵正态-Wishart分布
矩阵t分布
预报密度
-
Keywords
linear models
bayesian inference
matrix normal-wishart distribution
matrix t distribution
predictive density function
-
分类号
O212.8
[理学—概率论与数理统计]
-
