逆WishartMatrix分布

逆WishartMatrix分布[ν,Σ]

表示逆Wishart矩阵分布ν自由度和协方差矩阵Σ.

细节

示例

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基本示例  (3)

生成伪随机矩阵：

检查是否为正定：

逆Wishart随机矩阵的样本特征值矩阵属性分布:

平均值和方差：

范围  (6)

生成单个伪随机矩阵：

生成一组伪随机矩阵：

扩展精度下的样本：

用数字计算统计特性：

最大矩阵特征值的数值近似期望:

分布参数估计：

根据样本数据估计分布参数：

比较对数似然对于这两种分布：

倾斜度：

属性和关系  (3)

，其中和是独立的高斯矢量和Wishart矩阵酒店TSquare配送:

使用矩阵属性分布对表达式进行采样:

逆Wishart随机矩阵的任何对角元素都遵循标度逆χ2分发：

对角线元素不是独立的：

对于任何非零矢量和逆Wishart矩阵使用比例矩阵,是χ2已分发：

Wolfram Research（2015），逆WishartMatrix分布，Wolfram语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseWishartMatrixDistribution.html（2017年更新）。

文本

Wolfram Research（2015），逆WishartMatrix分布，Wolfram语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseWishartMatrixDistribution.html参考.wolfram.com/language/ref/InverseWishartMatrixDistribution.html（2017年更新）。

CMS公司

沃尔夫拉姆语言。2015年，“Inverse WishartMatrix Distribution”，Wolfram语言与系统文档中心。Wolfram研究。上次修改日期：2017年。https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseWishartMatrixDistribution.html。

亚太地区

沃尔夫拉姆语言。(2015). 逆WishartMatrix分布。Wolfram语言与系统文档中心。检索自https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseWishartMatrixDistribution.html

BibTeX公司

@misc{reference.wolfram_2024_inversewishartmatrixdistribution，author=“wolfram Research”，title=“{inversewishartmatrixdistribution}”，year=“2017”，howpublished=“\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseWishaRTMatrixdistrobution.html}”；注意=[访问时间：2024年9月21日]}

BibLaTeX公司

@在线{reference.wolfram_2024_inversewishartmatrixdistribution，organization={wolfram Research}，title={inversewishartmatrixdistribution}，年份={2017}，url={https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseWishhartMatrixDIStribution.html}，注意=[访问时间：2024年9月21日]}