Regresja form kwadratowych i algebry Jordana

Podobne dokumenty
Endomorfizmy liniowe

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009

Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz

spis treści 1 Zbiory i zdania... 5

Twierdzenie spektralne

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Zadania egzaminacyjne

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011

Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr :

Procesy stochastyczne

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Procesy stochastyczne

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2012/13

ALGEBRA LINIOWA 2. Lista zadań 2003/2004. Opracowanie : dr Teresa Jurlewicz, dr Zbigniew Skoczylas

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Przekształcenia liniowe

Prawdopodobieństwo i statystyka

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni 30 30

Modelowanie zależności. Matematyczne podstawy teorii ryzyka i ich zastosowanie R. Łochowski

Matematyka z el. statystyki, # 3 /Geodezja i kartografia II/

Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Egzamin z GAL-u (Informatyka) 2. termin 19/02/2019 CzÍúÊ teoretyczna I

cx cx 1,cx 2,cx 3,...,cx n. Przykład 4, 5

Metody dekompozycji macierzy stosowane w automatyce

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u

1 Działania na zbiorach

Kryptografia - zastosowanie krzywych eliptycznych

Układy równań i równania wyższych rzędów

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

R n jako przestrzeń afiniczna

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2017

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).

Stacjonarne procesy gaussowskie, czyli o zwiazkach pomiędzy zwykła

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

Szczegółowa lista zagadnień kursu Algebra z geometrią MT obowiązujących na egzamin ustny w roku akademickim 2018/19

Zadania z Algebry liniowej 3 semestr zimowy 2008/2009

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Prawdopodobieństwo i statystyka

Rozkłady prawdopodobieństwa

Wektory i wartości własne

Rozkłady wielu zmiennych

Algebra liniowa z geometrią

Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia I/

Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:

A. Strojnowski - Twierdzenie Jordana 1

PEWNE FAKTY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce

Przestrzeń liniowa. Algebra. Aleksander Denisiuk

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

1 Zbiory i działania na zbiorach.

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Równania różniczkowe liniowe rzędu pierwszego

Wykład 3 Jednowymiarowe zmienne losowe

Algebra z Geometrią Analityczną. { x + 2y = 5 x y = 9. 4x + 5y 3z = 9, 2x + 4y 3z = 1. { 2x + 3y + z = 5 4x + 5y 3z = 9 7 1,

Statystyka i eksploracja danych

Szkice do zajęć z Przedmiotu Wyrównawczego

Wektory i wartości własne

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

Prawdopodobieństwo i statystyka

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa III - 1

Zmiana baz. Jacek Jędrzejewski Macierz przejścia od bazy do bazy 2

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

WYKŁAD 6. Witold Bednorz, Paweł Wolff. Rachunek Prawdopodobieństwa, WNE, Uniwersytet Warszawski. 1 Instytut Matematyki

METODY ESTYMACJI PUNKTOWEJ. nieznanym parametrem (lub wektorem parametrów). Przez X będziemy też oznaczać zmienną losową o rozkładzie

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

Podstawowe struktury algebraiczne

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA. Piotr Wiącek

1 Macierze i wyznaczniki

3. Funkcje wielu zmiennych

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

Geometria Lista 0 Zadanie 1

Funkcja tworząca Funkcja charakterystyczna. Definicja i własności Funkcja tworząca momenty

Biotechnologia, Chemia, Chemia Budowlana - Wydział Chemiczny - 1

Twierdzenie Jordana bez wyznacznika

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

5 Przegląd najważniejszych rozkładów

Transkrypt:

Regresja form kwadratowych i algebry Jordana Jacek Wesołowski Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechnika Warszawska, Warszawa Konferencja Statystyki Matematycznej Wisła 2009 współautor: G. Letac (Tuluza, Francja)

Plan 1 Wokół twierdzenia Lukacsa 2 Algebra Jordana i rozkład Wisharta 3 Regresja form kwadratowych

1 Wokół twierdzenia Lukacsa 2 Algebra Jordana i rozkład Wisharta 3 Regresja form kwadratowych

Klasyczne twierdzenie Lukacsa (1955) Rozkład gamma γ s,b dla s, b > 0 ma gęstość f (x) = x s 1 e x/b b s I Γ(s) (0, ) (x). Twierdzenie. Niech X > 0 i Y > 0 będa niezależne i niezdegenerowane. Jeśli U = X X + Y oraz V = X + Y sa niezależne, to istnieja stałe p, q, a > 0 takie że X γ p,a oraz Y γ q,a.

Macierzowy rozkład Wisharta Niech Π r (R) - stożek nieujemnie określonych macierzy rzeczywistych (symetrycznych) r r. Rozkład Wisharta γ p,σ definiuje się przez transformatę Laplace a e tr θx 1 γ p,σ (dx) = [det(i r + θσ)] p Π r (R) jeśli σ Π r (R) (macierze dodatnio określone) oraz { p Λ = 0, 1 2, 2 2,..., r 1 } ( ) r 1 2 2,. Mówi o tym tw. Gindykina (1975).

Macierzowy rozkład Wisharta, cd Jeśli p > r 1 2 to rozkład γ p,σ skupiony jest na Π r (R) i ma gęstość f (x) = [det(x)]p r+1 2 e tr (xσ 1 ) Γ r (p)[det(σ)] p I Πr (R)(x). Jeśli Z 1,..., Z N sa niezależne i maja rozkład normalny w R n Z i N (0, Σ), i = 1,..., N, to Z 1 Z T 1 +... + Z NZ T N γ N 2,2Σ Wishart (1928).

Twierdzenie Olkina-Rubina (1962) Theorem Niech X i Y będa niezależnymi macierzami losowymi o wartościach w Π r (R) oraz X + Y Π r (R). Jeśli U = (X + Y ) 1 X(X + Y ) 1 i V = X + Y niezależne, oraz U d = OUO T O ortogonalnej r r to istnieja p, q Λ i σ Π r (R) takie, że X γ p,σ oraz Y γ q,σ.

Uogólnienia 1 Casalis, Letac (1996) - na stożki symetryczne w algebrach Jordana 2 Bobecka, Wesołowski (2002) - dla macierzy bez niezmienniczości rozkładu U, ale z gładkimi gęstościami 3 Hassairi, Lajmi, Zine (2008) - BW z algorytmem dzielenia definiowanym przez macierze trójkatne (rozkład Wisharta-Riesza) 4 Boutoria (2009) - BW na tzw. stożkach jednorodnych

Wersje regresyjne Laha, Lukacs (1960): Niech X > 0 i Y > 0 niezależne i niezdegenerowane. Jeśli istnieja stałe a i b takie, że E(X X + Y ) = a(x + Y ) oraz E(X 2 X + Y ) = b(x + Y ) 2 to X γ p,c oraz Y γ q,c. Wang (1981): Niech X = (X 1, X 2 ) i Y = (Y 1, Y 2 ) niezależne o wartościach w (0, ) 2. Jeśli E(X i X + Y ) = a(x i + Y i ) oraz E(X 2 i X + Y ) = b(x i + Y i ) 2 to X i Y maja dwuwymiarowe rozkłady gamma o transformacie Laplace a postaci φ(s 1, s 2 ) = (1 a 1 s 1 a 2 s 2 + (a 1 a 2 a 12 )s 1 s 2 ) p.

Regresja form kwadratowych Letac i Wesołowski (2008): Niech v - forma kwadratowa w R n o macierzy M v rzędu r. Niech Q v przestrzeń form kwadratowych q na R n ortogonalnych do v, tzn. q, v = tr M q M v = 0. Niech X i Y niezależne o wartościach w R n i wykładniczych momentach. Jeśli r 2, E(X X+Y ) = a(x+y ) i q Q v E(q(X) X+Y ) = bq(x+y ). dla 0 < a < 1 i b 2 < a < b, to istnieja c R n, λ R takie, że E e s,x = (1 c, s + λv(s)) p = dla p = a(a b) b a 2. a s,y (E e ) 1 a

1 Wokół twierdzenia Lukacsa 2 Algebra Jordana i rozkład Wisharta 3 Regresja form kwadratowych

Algebra Jordana Przestrzeń liniowa V nad ciałem K (R lub C) z dwuliniowym przekształceniem V V (x, y) x y V (produktem Jordana) jest algebra Jordana jeśli x y = y x oraz x (x 2 y) = x 2 (x y). Przykłady: (I) V = S(m, R) - rzeczywiste macierze symetryczne m m x y = 1 (xy + yx). 2 (II) V = R E, gdzie E przestrzeń euklidesowa, (x 0, x) (y 0, y) = (x 0 y 0 + x, y, x 0 y + y 0 x).

Algebra Jordana, cd Dla V skończenie wymiarowej definiuje się det(x) i tr (x) jako współczyniki wielomianu minimalnego elementu x V, oraz rank V jako maksymalny stopień wielomianów minimalnych. Przykłady: (I) V = S(m, R) det(x) = Det(x), tr (x) = Tr(x), rank V = m. (II) V = R E det(x 0, x) = x 2 0 x 2, tr (x) = x 2 0 + x 2 rank V = 1+dim E.

Stożek symetryczny algebry Jordana Niech V będzie przestrzenia euklidesowa z iloczynem skalarnym,. Algebrę Jordana (V, ) nazywamy euklidesowa jeśli x u, v = u, x v x, u, v V. Wtedy Ω = Int{x x : x V } jest stożkiem symetrycznym, tzn. (1) Ω = Ω = {y V : x, y > 0 x Ω {0}} (2) grupa G(Ω) automorfizmów Ω działa tranzytywnie, tzn. x, y Ω g G(Ω) : g(x) = y.

Algebry Jordana i ich stożki symetryczne V Ω dimv rankv d S(m, R) Π m (R) m(m+1) 2 m 1 H(m, C) Π m (C) m 2 m 2 H(m, H) Π m (H) m(2m 1) m 4 R R m 1 Λ n n 2 n 1 H(3, O) Π 3 (O) 27 3 8

Rozkład Wisharta na stożku symetrycznym Rozkład Wisharta γ p,σ na stożku symetrycznym Ω w algebrze Jordana rzędu r definiuje się przez transformatę Laplace a e tr θx γ p,σ (dx) = [det(e + θσ)] p Ω dla σ Ω oraz p w zbiorze Gindykina { } d p Λ V = j, j = 0, 1,..., r 1 2 ( ) d (r 1),. 2 Jeśli p > d 2 (r 1) to γ p,σ jest skupiona na stożku otwartym Ω i ma gęstość względem miary Lebesgue a na V postaci f (x) = [det x]p d 2 (r+1) e tr xσ 1 Γ Ω (p)[det σ] p I Ω (x).

Rozkład Wisharta na stożkach symetrycznych, cd Rozkład Wisharta γ p,σ na stożku rzeczywistych macierzy symetrycznych, S(m, R), to standardowy obiekt klasycznej statystycznej analizy wielowymiarowej dla p = N/2 znany od pracy Wisharta (1928). Dla pozostałych p od pracy Olkin, Rubin (1962). Rozkład Wisharta na zespolonych macierzach hermitowskich, H(m, C), badany jest od pracy Goodmana (1963) o zespolonych wektorach gaussowskich. W szczególności fizycy, Mehta (2004), w tym asymptotyka miar empirycznych zadanych przez wartości własne - rozkład Marchenko-Pastura.

Rozkład Wisharta na stożkach symetrycznych, cd Rozkład Wisharta na kwaternionowych macierzach hermitowskich H(m, H) badany jest od pracy Anderssona (1975). Rozkład Wisharta na stożku Lorentza badany jest od pracy Jensena (1988). Unifikacja w ramach teorii algebr Jordana i stożków symetrycznych: Letac (1989), Massam (1994), Faraut, Koranyi (1994). Uogólnienie na tzw. stożki jednorodne: Andersson, Wojnar (2006) - rozkład hiper-wisharta (Lauritzen), ważny w sieciach bayesowskich (graphical models).

1 Wokół twierdzenia Lukacsa 2 Algebra Jordana i rozkład Wisharta 3 Regresja form kwadratowych

Reprezentacja kwadratowa Dla x V definiuje się operacje liniowa P(x)na V P(x)y = 2x (x y) (x x) y. P jest tzw. reprezentacja kwadratowa w algebrze Jordana V. Np. dla V = S(m, R) mamy P(x)y = xyx. Jeśli κ jest transformata kumulantowa dla rozkładu Wisharta na Ω, czyli κ = log L gdzie L jest transformata Laplace a, to κ (θ) = P(κ (θ)). Równość ta charakteryzuje rozkład Wisharta na stożkach symetrycznych - Letac(1989).

Charakteryzacja regresyjna rozkładu Wisharta w Ω Przypomnienie: dla x V (przestrzeń euklidesowa) endomorfizm x x : V V definiuje się wzorem (x x)y = x, y x. Letac, Massam (1998): Dla dowolnych x V niech Q 1 i Q 2 będa symetrycznymi endomorfizmami na V postaci Q 1 (x) = P(x) + d 2 x x i Q 2(x) = P(x) x x. Niech X i Y niezależne o wartościach w Ω. Niech istnieja a, b 1, b 2 R takie, że E(X X+Y ) = a(x+y ) i E(Q i (X) X+Y ) = b i Q i (X+Y ), i = 1, 2. Wtedy X i Y maja rozkład Wisharta na Ω (o wspólnej skali σ).

Regresje form kwadratowych w algebrach Jordana Niech L s (V ) oznacza przestrzeń symetrycznych endomorfizmów przestrzeni V. Wtedy dla dowolnego S L s (V ) definiujemy formę kwadratowa q i (S) na V Niech q i (S)(x) = trace SQ i (x), i = 1, 2. Q i = {q i (S) : S L s (V )}, i = 1, 2. Wtedy warunki regresyjne z tw. Letac-Massam można przepisać w postaci E(q(X) X + Y ) = b i q(x + Y ), q Q i, i = 1, 2.

Regresje form kwadratowych w przestrzeni liniowej Letac, Wesołowski (2009), Bull. Soc. Math. France: Tw. Przestrzeń form kwadratowych Q na skończenie wymiarowej przestrzeni liniowej V ma dekompozycję na sumę prosta Q = Q 1... Q k. Niech X i Y niezależne o wartościach w V i o rozkładach nieredukowalnych. Istnieja a R taka, że E(X X + Y ) = a(x + Y ) oraz różne liczby b 1,..., b k takie, że E(q(X) X + Y ) = b i q(x + Y ), q Q i, i = 1,..., k.

Regresje form kwadratowych w przestrzeni liniowej, cd Tw. cd Wtedy 0 < a < 1, k = 2 oraz na V istnieje struktura euklidesowej algebry Jordana taka, że X i Y maja rozkłady Wisharta γ p,σ i γ p,σ na stożku symetrycznym Ω w tej algebrze. Przestrzenie Q 1 i Q 2 sa rozpinane odpowiednio przez q (s) 1 (x) = tr (P(x)(s)s) + d 2 tr 2 (xs), s V, Co więcej q (s) 2 (x) = tr (P(x)(s)s) tr 2 (xs), s V. a = p p + p, b 1 = p(p + 1) (p + p )(p + p + 1), b 2 = p(p d 2 ) (p + p )(p + p d 2 ).

Uwaga o dowodzie Ważnym elementem dowodu jest wynik Casalis (1991), który mówi, że jeśli funkcja wariancji V naturalnej rodziny wykładniczej określonej na skończenie wymiarowej przestrzeni liniowej jest jednorodna funkcja kwadratowa, to na tej przestrzeni istnieje struktura algebry Jordana i rodzina wykładnicza generowana jest przez rozkład Wisharta na stożku symetrycznym w tej algebrze. Nasz dowód polega na sprowadzeniu warunków regresji dla form kwadratowych do warunku rozważanego przez Casalis, a następnie na wykazaniu, że to już implikuje k = 2, a następnie na identyfikacji przestrzeni Q 1 i Q 2,

Regresje form kwadratowych a struktura algebry Jordana Warunki regresyjne wprowadzaja w sposób jednoznaczny strukturę Jordana w przestrzeń liniowa V o wymiarze n. Liczby a, b 1 i b 2 spełniaja b 2 < a 2 < b 1 < a i wyznaczaja stała Pierce a d = 2 (a b 1)(a 2 b 2 ) (b 1 a 2 )(a b 2 ). Rzad algebry Jordana wyznaczamy z identyczności n = r + d 2 r(r 1). Konieczne jest (naturalne) założenie nieredukowalności rozkładu X (lub Y ). Miara μ na V jest redukowalna jeśli istnieje dekompozycja V = V 1 V 2 oraz miary μ i na V i, i = 1, 2 takie, że μ = μ 1 μ 2. Miara jest nieredukowalna jeśli nie jest redukowalna.

Struktura przestrzeni Q 1 i Q 2 Wygodniej badać podprzestrzenie F 1 i F 2 przestrzeni endomorfizmów symetrycznych F = L s (V ). Izomorfizm Q q f F definiuje się przez q fx, x. Tw. 1. Istnieje jedyny endomorfizm symetryczny Ψ na F, tzn. Ψ L s (F), taki, że Ψ(y y) = P(y), y V. 2. Ψ spełnia równanie Ψ(P(y)) = d ( 2 y y + 1 d ) P(y), y V. 2

Struktura przestrzeni Q 1 i Q 2, cd 3. Przestrzenie F 1 i F 2 sa ortogonalne oraz F = F 1 F 2. 4. Przestrzenie F 1 i F 2 sa przestrzeniami własnymi endomorfizmu Ψ zwiazanymi z wartościami własnymi λ 1 = 1 oraz λ 2 = d 2, odpowiednio. 5. Wymiary przestrzeni F 1 i F 2 wynosza dim F 1 + dim F 2 = n(n + 1) 2 dim F 2 = r(r 1) 2 4 + 2d(2r 3) + d 2 (r 1)(r 2). 2(2 + d)