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标题 W分布
类别 心理学
释义

【W分布】
 


拼译:Wishart distribution
 


随机向量的一种分布。一元统计分析中的X2分布在多元情况下的推广。1928年威沙特提出(在1915年R.A.费希尔曾对p=2的情况作了推导)。在一元情况,若Y1,Y2,…,Yp是彼此独立的正态变量,均值为零,方差为1,即Yi~N(0,1)。若用向量记号,Y~Np(0,I),则W=Y′Y=Y~X2(p),(0<W<+∞)即W服从自由度为p的中心X2分布。若随机向量Y~Np(μ,σ2D,则=~X2(p,δ)。即W服从自由度为p,非中心参数为δ的X2分布。其中非中心参数δ=μ′μ/σ2。在多元情况,设N×p随机矩阵Y===[U1U2…Up],则称随机矩阵W=Y′Y=YiY服从的分布为W分布。(1)若Yi~INp(0,∑),(i=1,2,…,N),则W=Y′Y服从中心W分布,其自由度为N,参数为∑,故常记之为W~Wp(N,∑)。p是指Y的维度。(2)若Yi~INp(μi,∑),(i=1,2,…,N),则W=Y′Y服从“非中心W分布”,其非中心参数Г=E(Y′)E(Y),常记之为W~Wp(N,∑,Г)。W分布在多元统计分布的地位与意义十分重要。

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更新时间:2025/8/29 17:30:15