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

                                         Gibbs Sampling for the Matrix-variate von Mises-Fisher Distribution
                                         Gibbs采样的矩阵变量·冯·米塞斯Fisher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 matrix von Mises-Fisher distribution using Gibbs sampling.
模拟矩阵·冯·米塞斯Fisher分布Gibbs抽样的随机正交矩阵。


用法----------Usage----------


rmf.matrix.gibbs(M, X, rscol = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：M
a matrix.   
一个矩阵。


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


参数：rscol
the number of columns to update simultaneously.   
列的数目同时更新。


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)

U<-rmf.matrix(Z)
U<-rmf.matrix.gibbs(Z,U)


## The function is currently defined as[＃功能目前被定义为]
function (M, X, rscol = NULL)
{
    if (is.null(rscol)) {
        rscol <- max(2, min(round(log(dim(M)[1])), dim(M)[2]))
    }
    sM <- svd(M)
    H <- sM$u %*% diag(sM$d)
    Y <- X %*% sM$v
    m <- dim(H)[1]
    R <- dim(H)[2]
    for (iter in 1:round(R/rscol)) {
        r <- sample(seq(1, R, length = R), rscol)
        N <- NullC(Y[, -r])
        y <- rmf.matrix(t(N) %*% H[, r])
        Y[, r] <- N %*% y
    }
    Y %*% t(sM$v)
  }

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注：
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