MatrixNormalDistribution

MatrixNormalDistribution[Σrow,Σcol]

表示均值为零的矩阵正态分布,其行协方差矩阵为 Σrow,列协方差矩阵为 Σcol.

MatrixNormalDistribution[μ,Σrow,Σcol]

表示均值矩阵为 μ 的矩阵正态分布.

更多信息

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

服从矩阵正态分布的样本矩阵:

均值和方差:

范围  (7)

生成单个伪随机矩阵:

生成均值非零的单个伪随机矩阵:

生成一组伪随机矩阵:

提高精度:

分布参数估计:

根据抽样数据估计分布参数:

比较两个分布的 LogLikelihood

求最小的特征值 TemplateBox[{{lambda, _, {(, min, )}}}, Abs]>0.1` 的概率:

概率密度函数:

绘制对角矩阵的 PDF:

偏度和峰度:

应用  (2)

可视化服从矩阵正态分布的样本矩阵:

用矩阵正态分布来模拟向量自回归过程:

用抽样值构建 TemporalData

估计对角向量自回归过程:

与原来的值相比较:

属性和关系  (6)

用正的倍增常数定义矩阵正态分布:

将行和列尺度矩阵乘以和除以一个正的常数所得的等价分布:

计算分布的 PDF 在一个随机点的值:

  • MatrixTDistribution[Σrow,Σcol,ν]MatrixNormalDistribution[Σ,Σcol] 的参数混合分布,其中 服从 InverseWishartMatrixDistribution[ν+n-1,Σrow]
  • 产生一个服从 MatrixNormalDistributionInverseWishartMatrixDistribution 的参数混合分布的样本:

    把样本数据拟合到 MatrixTDistribution

    计算与相应的 MatrixTDistribution 相比所得的对数似然比统计量:

    对数似然比服从 ChiSquareDistribution,其中的参数等于自由度的数量:

    计算对数似然比检验的 -值:

    从具有独立的行的矩阵正态分布中抽样:

    对假设进行检验,即行服从具有列协方差矩阵的多维正态分布:

    从具有独立的行的矩阵正态分布中抽样:

    对假设进行检验,即行服从具有列协方差矩阵的多维正态分布:

    从具有独立的行的矩阵正态分布中抽样:

    对样本行间协方差的计算显示不同的行是两两独立的:

    对样本列间协方差的计算显示不同的列是相关的:

    通过把值为矩阵的随机变量组成的行结合在一起,矩阵正态分布可被视为多变量正态分布:

    向量化的随机矩阵的协方差矩阵是 的克罗内克积:

    可能存在的问题  (1)

    可用倍增尺度常数定义矩阵正态分布. 估计参数可能与指定基本分布的参数不太一样:

    从矩阵正态分布中抽样:

    估计分布:

    比较估计的尺度参数与基本分布的尺度参数:

    尺度矩阵的克罗内克积较为接近:

    分布的 LogLikelihood 表明这是一个成功的估计:

    Wolfram Research (2015),MatrixNormalDistribution,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/MatrixNormalDistribution.html (更新于 2017 年).

    文本

    Wolfram Research (2015),MatrixNormalDistribution,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/MatrixNormalDistribution.html (更新于 2017 年).

    CMS

    Wolfram 语言. 2015. "MatrixNormalDistribution." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2017. https://reference.wolfram.com/language/ref/MatrixNormalDistribution.html.

    APA

    Wolfram 语言. (2015). MatrixNormalDistribution. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/MatrixNormalDistribution.html 年

    BibTeX

    @misc{reference.wolfram_2024_matrixnormaldistribution, author="Wolfram Research", title="{MatrixNormalDistribution}", year="2017", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/MatrixNormalDistribution.html}", note=[Accessed: 17-November-2024 ]}

    BibLaTeX

    @online{reference.wolfram_2024_matrixnormaldistribution, organization={Wolfram Research}, title={MatrixNormalDistribution}, year={2017}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/MatrixNormalDistribution.html}, note=[Accessed: 17-November-2024 ]}