Багатовимірні t-розподіли

Багатовимірні ймовірнісні розподіли в R

Surajit Ray

Professor, University of Glasgow

Параметри багатовимірних розподілів

Розподіл	Параметр розташування	Параметр масштабу
Normal	`mean`	`sigma`
t	`delta`	`sigma`
Skew-normal	`xi`	`Omega`
Skew-t	`xi`	`Omega`

Параметри багатовимірних розподілів

Розподіл	Параметр розташування	Параметр масштабу	Ступені свободи
Normal	`mean`	`sigma`	Ні
t	`delta`	`sigma`	Так
Skew-normal	`xi`	`Omega`	Ні
Skew-t	`xi`	`Omega`	Так

Порівняння одновимірного нормального й t-розподілів

Порівняння

Стандартний нормальний
t зі змінними df

Порівняння хвостів нормального та t-розподілів

Хвости товстіші за однакового порогу

$P(X< - 1.96 \text{ or } X > 1.96)$

Розподіл	Ймовірність
Normal	0.05
t(df=1)	0.3
t(df=8)	0.0857
t(df=20)	0.0641
t(df=30)	0.0593

Позначення багатовимірного t-розподілу

Узагальнення одновимірного t-розподілу Стьюдента
- Поширена версія має один ступінь свободи для всіх вимірів і позначається

$$t_{df}(\delta, \Sigma ) $$

Контури двовимірного нормального та t-розподілів

${\mu}=\delta={\begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix}},\quad { \Sigma }={\begin{pmatrix} 1 & 0.5 \\ 0.5 & 2 \end{pmatrix}}$

Контури t з df = 3

${\begin{matrix} ~ \\ ~ \end{matrix}}$

Контури двовимірного нормального

Функції для багатовимірних t-розподілів

Функції:
- rmvt(n, delta, sigma, df)
- dmvt(x, delta, sigma, df)
- qmvt(p, delta, sigma, df)
- pmvt(upper, lower, delta, sigma, df)

Генерування випадкових вибірок

Згенеруйте вибірки з 3-вимірного t із $ \delta= \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ -5 \end{pmatrix} ,~~\Sigma={\begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 1 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 5 \end{pmatrix}}, ~~df = 4.$

# Specify delta and sigma
delta <- c(1, 2, -5) 
sigma <- matrix(c(1, 1, 0,
                  1, 2, 0,
                  0, 0, 5), 3, 3)

# Generate samples                  
t.sample <- rmvt(n = 2000, delta = delta, sigma = sigma, df = 4)
head(t.sample,4)

       [,1]   [,2]    [,3]
[1,] -1.256 -1.518 -12.340
[2,]  1.479  1.908  -7.647
[3,] -0.152  1.357  -9.011
[4,]  1.938  2.531  -4.534

Порівняння з нормальними вибірками

t-розподіл із 4 ступенями свободи

Нормальний розподіл

Порівняння з нормальними вибірками

t-розподіл із 10 ступенями свободи

Нормальний розподіл

Згенеруймо вибірки з багатовимірного t-розподілу!

Багатовимірні ймовірнісні розподіли в R