Çok değişkenli Gama fonksiyonu

Matematik'te, çok değişkenli Gama fonksiyonu, Γp(·), Gama fonksiyonu'nun genelleştirilmiş şeklidir. Çokdeğişkenli istatistik'te kullanılır.

İki eşdeğer tanımı vardır.Birincisi,

Γ p ( a ) = S > 0 exp ( t r a c e ( S ) ) | S | a ( p + 1 ) / 2 d S {\displaystyle \Gamma _{p}(a)=\int _{S>0}\exp \left(-{\rm {trace}}(S)\right)\left|S\right|^{a-(p+1)/2}dS}

burada S,S>0 pozitif-tanım için anlamlıdır. öteki,pratikte daha çok,kullanılır.

Γ p ( a ) = π p ( p 1 ) / 4 j = 1 p Γ [ a + ( 1 j ) / 2 ] . {\displaystyle \Gamma _{p}(a)=\pi ^{p(p-1)/4}\prod _{j=1}^{p}\Gamma \left[a+(1-j)/2\right].}

Böylece

  • Γ 1 ( a ) = Γ ( a ) {\displaystyle \Gamma _{1}(a)=\Gamma (a)}
  • Γ 2 ( a ) = π 1 / 2 Γ ( a ) Γ ( a 1 / 2 ) {\displaystyle \Gamma _{2}(a)=\pi ^{1/2}\Gamma (a)\Gamma (a-1/2)}
  • Γ 3 ( a ) = π 3 / 2 Γ ( a ) Γ ( a 1 / 2 ) Γ ( a 1 ) {\displaystyle \Gamma _{3}(a)=\pi ^{3/2}\Gamma (a)\Gamma (a-1/2)\Gamma (a-1)}

Türevler

Biz önce çok değişkenli digama fonksiyonunu tanımlıyoruz.

ψ p ( a ) = log Γ p ( a ) a = i = 1 p ψ ( a + ( 1 i ) / 2 ) , {\displaystyle \psi _{p}(a)={\frac {\partial \log \Gamma _{p}(a)}{\partial a}}=\sum _{i=1}^{p}\psi (a+(1-i)/2),}

ve sonra genel poligama fonksiyonu :

ψ p ( n ) ( a ) = n log Γ p ( a ) a n = i = 1 p ψ ( n ) ( a + ( 1 i ) / 2 ) . {\displaystyle \psi _{p}^{(n)}(a)={\frac {\partial ^{n}\log \Gamma _{p}(a)}{\partial a^{n}}}=\sum _{i=1}^{p}\psi ^{(n)}(a+(1-i)/2).}

Hesaplama adımları

Γ p ( a ) = π p ( p 1 ) / 4 j = 1 p Γ ( a + 1 j 2 ) , {\displaystyle \Gamma _{p}(a)=\pi ^{p(p-1)/4}\prod _{j=1}^{p}\Gamma (a+{\frac {1-j}{2}}),}
ile aşağıda
Γ p ( a ) a = π p ( p 1 ) / 4 i = 1 p Γ ( a + 1 i 2 ) a j = 1 , j i p Γ ( a + 1 j 2 ) . {\displaystyle {\frac {\partial \Gamma _{p}(a)}{\partial a}}=\pi ^{p(p-1)/4}\sum _{i=1}^{p}{\frac {\partial \Gamma (a+{\frac {1-i}{2}})}{\partial a}}\prod _{j=1,j\neq i}^{p}\Gamma (a+{\frac {1-j}{2}}).}
  • digama fonksiyonu yardımıyla tanım, ψ,
Γ ( a + ( 1 i ) / 2 ) a = ψ ( a + ( i 1 ) / 2 ) Γ ( a + ( i 1 ) / 2 ) {\displaystyle {\frac {\partial \Gamma (a+(1-i)/2)}{\partial a}}=\psi (a+(i-1)/2)\Gamma (a+(i-1)/2)}
aşağıdadır
Γ p ( a ) a = π p ( p 1 ) / 4 j = 1 p Γ ( a + ( 1 j ) / 2 ) i = 1 p ψ ( a + ( 1 i ) / 2 ) = Γ p ( a ) i = 1 p ψ ( a + ( 1 i ) / 2 ) . {\displaystyle {\frac {\partial \Gamma _{p}(a)}{\partial a}}=\pi ^{p(p-1)/4}\prod _{j=1}^{p}\Gamma (a+(1-j)/2)\sum _{i=1}^{p}\psi (a+(1-i)/2)=\Gamma _{p}(a)\sum _{i=1}^{p}\psi (a+(1-i)/2).}

Ayrıca bakınız

Kaynakça

  • James, A. (1964). "Distributions of Matrix Variates and Latent Roots Derived from Normal Samples". Annals of Mathematical Statistics. 35 (2). ss. 475-501. doi:10.1214/aoms/1177703550. MR 0181057. Zbl 0121.36605.