Soit Λ∼WD(ν,Ψ)Λ∼WD(ν,Ψ)\Lambda \sim \mathcal W_D(\nu, \Psi) , c'est-à-dire distribué selon une distribution de Wishart dimensionnelle avec la moyenne et les degrés de liberté . Je voudrais une expression pour oùest le déterminant.ν Ψ ν E ( log | Λ | ) | Λ |D×DD×DD \times DνΨνΨ\nu \Psiνν\nuE(...
Lors de l'inférence de la matrice de précision ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} d'une distribution normale utilisée pour générer NNN vecteurs D-dimension x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\...
Je lis ce document sur les processus Wishart généralisés (GWP). L'article calcule les covariances entre différentes variables aléatoires (suivant le processus gaussien ) en utilisant la fonction de covariance exponentielle au carré, c'est-à-dire . Il indique ensuite que cette matrice de covariance...
J'estime plusieurs matrices de covariance inverse d'un ensemble de mesures à travers différentes sous-populations en utilisant un wishart prior dans jags / rjags / R. Au lieu de spécifier une matrice d'échelle et des degrés de liberté sur la matrice de covariance inverse antérieure (la distribution...