pymc.LKJCorr

class pymc.LKJCorr(name, *args, rng=None, dims=None, initval=None, observed=None, total_size=None, transform=UNSET, **kwargs)

LKJ (Lewandowski, Kurowicka 和 Joe) 对数似然。

LKJ 分布是相关矩阵的先验分布。如果 eta = 1，这对应于相关矩阵上的均匀分布。对于 eta -> oo，LKJ 先验趋近于单位矩阵。

支持	上三角矩阵，其值在 [-1, 1] 之间

参数:

n : 类似张量 的 intpython:int 的 tensor_like

协方差矩阵的维度（n > 1）。

eta : 类似张量 的 floattensor_like of float

LKJ 分布的形状参数（eta > 0）。eta = 1 表示相关矩阵的均匀分布；较大的值则更多地赋予相关性较少的矩阵。

注释

此实现仅返回上三角矩阵的值，不包括对角线。以下是 n = 5 的示意图，显示了元素的索引:

[[- 0 1 2 3]
 [- - 4 5 6]
 [- - - 7 8]
 [- - - - 9]
 [- - - - -]]

参考文献

[LKJ2009]

Lewandowski, D., Kurowicka, D. 和 Joe, H. (2009). “基于藤和扩展洋葱方法生成随机相关矩阵.” 多元分析杂志, 100(9), 第1989-2001页.

方法

LKJCorr.dist(n, eta, **kwargs)

创建一个与 cls 分布相对应的张量变量。