1) inverted Wishart distribution
逆Wishart分布
2) wishart distribution
Wishart分布
1.
In this paper, the authors generalize the definition of χ 2 distribution and introduce a quasi χ 2 distribution, and then prove several properties of it, find the necessary and sufficient conditions of independence about multivariate normal distributions, matrix normal distributions and two parts of the Wishart distribution.
推广了卡方分布到拟卡方分布 ,证明了它的若干性质 ,并利用这些性质找到了Wishart分布内部及 2个多元正态分布或矩阵正态分布之间独立的充要条
2.
The Wishart distribution of the covariance matrix is integrated with the Markov random field model,and then the iterative conditional modes(ICM) algorithm is taken to implement the maximum a posteriori estimation of pixel labels.
将描述多视协方差矩阵的Wishart分布与马尔可夫随机场模型结合起来,利用迭代条件模型法(ICM)求取最大后验概率准则下的分割结果,其中ICM所需的初始分割图由基于Wishart分布的最大似然法获得。
3.
Wishart distribution plays a importance part in the multivariate statistical analysis.
在多元统计中Wishart分布占有重要地位,多元正态总体样本协方差阵服从Wishart分布,且若S～Wp(n,1n ),则S2是总体协方差阵 2的渐近无偏估计。
3) Wishart Gaussian distribution
Wishart-Gaussian分布
4) Wishart distribution function
Wishart分布函数
5) matrix normal-Wishart distribution
矩阵正态-Wishart分布
1.
According to the statistical structure of the model,the authrs first prove that the matrix normal-Wishart distribution is its parameters conjugate prior.
作者利用模型系统的统计结构,证明了矩阵正态-Wishart分布为模型参数的共轭先验分布。
6) Noncentral Quaternion Wishart Distribution
四元数非中心Wishart分布
补充资料：Wishart分布
Wishart分布
Wishart distribution
W泪.找分布[W目.成曲力七浦佣;y脚哪apac即e举-，Illfe】 来自多元正态分布(加印1幻distribution)观测值样本协方差矩阵的元素的联合分布.设观测结果服从P维正态分布N(群，工)，其中产是均值向量，艺是协方差矩阵.那么，记矩阵 A=艺(戈一无)(戈一r)’ 皿=，的元素的联合密度为w(A;。，艺):若矩阵A正定，则 w(A;n，z)=二不献紧沂谕曰，否则w(A;。，艺)二O，其中trM表示矩阵M的迹.以w(A;n，艺)为密度的p(n十1)/2维分布砰(”，z)，称为自由度为n和协方差矩阵为艺的Wish乏ut分布(wishart distribLltion).作为矩阵艺的估计量的样本协方差矩阵S二A/(n一1)服从Wishart分布、 Wishact分布是多元统计分析中的基本分布;它是一维矛分布(‘chi一sq珑爪分’dis川bution)(在上述意义下的)p维推广. 如果独立随机向量X和Y分别服从Wis」lart分布W(n、，x)和w(。:，z)，则X+Y服从wishart分布评(n，+n:，工). Wish往rt分布是J.W 1511迁rt(【1})首先引进的.
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参考词条