Sea , es decir, distribuido según una distribución dimensional de Wishart con media y grados de libertad . Me gustaría una expresión para dondeEs el determinante.E ( log | Λ | ) | Λ |Λ ∼ Wre( ν, Ψ )Λ∼Wre(ν,Ψ)\Lambda \sim \mathcal W_D(\nu, \Psi)D × Dre×reD \times DνΨνΨ\nu \Psiνν\numi( registroEl | Λ...
Al inferir la matriz de precisión ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} de una distribución normal utilizada para generar NNN vectores dimensionales D 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}}) \\ \end{align}...
Estoy leyendo este documento sobre Procesos Wishart Generalizados (GWP). El documento calcula las covarianzas entre diferentes variables aleatorias (siguiendo el Proceso Gaussiano ) utilizando la función de covarianza exponencial al cuadrado, es decir, . Luego dice que esta matriz de covarianza...
Estoy estimando varias matrices de covarianza inversa de un conjunto de mediciones a través de diferentes subpoblaciones usando un wishart anterior en jags / rjags / R. En lugar de especificar una matriz de escala y grados de libertad en la matriz de covarianza inversa anterior (la distribución...