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qpRndWishart(qpgraph)
qpRndWishart()所属R语言包：qpgraph

                                         Random Wishart distribution
                                         随机Wishart分布

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Random generation for the (n.var * n.var) Wishart distribution (see Press, 1972) with matrix parameter A=diag(delta)%*%P%*%diag(delta) and degrees of freedom df.
随机生成（n.var * n.var）Wishart分布矩阵参数A=diag(delta)%*%P%*%diag(delta)和自由df程度（见出版社，1972年）。


用法----------Usage----------


qpRndWishart(delta=1, P=0, df=NULL, n.var=NULL)



参数----------Arguments----------

参数：delta
a numeric vector of n.var positive values. If a scalar is provided then this is extended to form a vector.
数字矢量的n.var正面的价值观。如果提供一个标量，那么这个扩展，以形成一个向量。


参数：P
a (n.var * n.var) positive definite matrix with unit diagonal. If a scalar is provided then this number is used as constant off-diagonal entry for P.
（n.var * n.var）积极与单位正定矩阵对角线。如果提供了一个标量，那么这个数字被用作恒定关断对角线体育进入


参数：df
degrees of freedom.
自由度。


参数：n.var
dimension of the Wishart matrix. It is required only when both delata and P are scalar.
Wishart矩阵的尺寸。它要求只有当，delata和P标。


Details

详情----------Details----------

The degrees of freedom are df > n.var-1 and the expected value of the distribution is equal to df * A. The random generator is based on the algorithm of Odell and Feiveson (1966).
自由度df > n.var-1和分布的预期值等于df * A。随机发生器是基于算法的奥德尔和Feiveson的（1966）。


值----------Value----------

A list of two n.var * n.var matrices rW and meanW where rW is a random value from the Wishart and meanW is the expected value of the distribution.
两个n.var * n.var矩阵列表rW和meanW其中rW是从威沙特随机值和meanW分布的预期值。


作者（S）----------Author(s)----------


A. Roverato



参考文献----------References----------

covariance matrix. J. Am. Statist. Assoc. 61, 199-203, 1966.
Methods of Inference. New York: Holt, Rinehalt and Winston, 1972.

参见----------See Also----------

qpG2Sigma
qpG2Sigma


举例----------Examples----------


## Construct an adjacency matrix for a graph on 6 vertices[＃构建一个图上6个顶点的邻接矩阵]

nVar <- 6
A <- matrix(0, nVar, nVar)
A[1,2] <- A[2,3] <- A[3,4] <- A[3,5] <- A[4,6] <- A[5,6] <- 1
A=A + t(A)
A
set.seed(123)
M <- qpRndWishart(delta=sqrt(1/nVar), P=0.5, n.var=nVar)
M
set.seed(123)
d=1:6
M <- qpRndWishart(delta=d, P=0.7, df=20)
M

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