Para un proyecto de investigación, necesito encontrar el valor esperado del cociente generalizado de Rayleigh:
Aquí A y B son matrices de covarianza determinísticas definidas positivas p x p , yw sigue una distribución multivariada con líneas de altitud circulares (digamos, normal multivariante normal). La dimensión p es mayor que 100.
Este problema es fácil de resolver usando simulación; Sin embargo, me preguntaba si alguien podría saber cómo este problema podría resolverse (o aproximarse) analíticamente. Mi primera idea fue que, posiblemente, según el teorema del límite central de Lindeberg o Lyapunov, tanto el numerador como el denominador están distribuidos aproximadamente de manera normal, lo que nos da una relación de dos variables aleatorias normales (correlacionadas), pero la simulación muestra que ese no es el caso.
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Respuestas:
En el caso de la distribución normal, se puede encontrar una solución en Mathai y Provost, formas cuadráticas en variables aleatorias (1992). Los momentos inversos y de producto de tales formas cuadráticas se derivan allí de la función generadora de momentos.
Las formas cuadráticas en distribuciones elípticas y sus momentos se tratan en Mathai, Provost y Hayakawa, formas bilineales y polinomios zonales (1995), pero no en la misma extensión que en el caso normal. Como las distribuciones elípticas generalmente se definen en términos de su función característicaeitμξ(t′Σt) , esta función ξ aparecerá en la solución si uno elige el enfoque mgf. Sin embargo, nunca se ha calculado, afaik.
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