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rbing.matrix.gibbs(rstiefel)
rbing.matrix.gibbs()所属R语言包：rstiefel

                                        Gibbs Sampling for the Matrix-variate Bingham Distribution
                                         Gibbs采样的矩阵变量宾厄姆分布

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Simulate a random orthonormal matrix from the Bingham distribution using Gibbs sampling.
模拟的Bingham分布Gibbs抽样的随机正交矩阵。


用法----------Usage----------


rbing.matrix.gibbs(A, B, X)



参数----------Arguments----------

参数：A
a symmetric matrix.   
一个对称矩阵。


参数：B
a diagonal matrix with decreasing entries.  
下降条目的对角矩阵。


参数：X
the current value of the random orthonormal matrix.   
的当前值的随机正交矩阵。


值----------Value----------

a new value of the matrix X obtained by Gibbs sampling.
一个新的矩阵XGibbs抽样获得。


注意----------Note----------

This provides one Gibbs scan. The function should be used iteratively.
这提供了1吉布斯扫描。应反复使用的功能。


（作者）----------Author(s)----------



Peter Hoff




参考文献----------References----------



实例----------Examples----------


Z<-matrix(rnorm(10*5),10,5) ; A<-t(Z)%*%Z
B<-diag(sort(rexp(5),decreasing=TRUE))
U<-rbing.Op(A,B)
U<-rbing.matrix.gibbs(A,B,U)

## The function is currently defined as[＃功能目前被定义为]
function (A, B, X)
{
    m <- dim(X)[1]
    R <- dim(X)[2]
    if (m > R) {
        for (r in sample(seq(1, R, length = R))) {
            N <- NullC(X[, -r])
            An <- B[r, r] * t(N) %*% (A) %*% N
            X[, r] <- N %*% rbing.vector.gibbs(An, t(N) %*% X[,
                r])
        }
    }
    if (m == R) {
        for (s in seq(1, R, length = R)) {
            r <- sort(sample(seq(1, R, length = R), 2))
            N <- NullC(X[, -r])
            An <- t(N) %*% A %*% N
            X[, r] <- N %*% rbing.Op(An, B[r, r])
        }
    }
    X
  }

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