Из Википедии, свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Выборки из косинусного варианта двумерного распределения фон Мизеса. Зеленые точки взяты из распределения с высокой концентрацией и высокой корреляцией ( , ), синие точки взяты из распределения с высокой концентрацией и отрицательной корреляцией ( , ), а красные точки взяты из распределения с низкой концентрацией и без корреляция ( ).

В теории вероятностей и статистике , то двумерный распределение Мизеса является распределением вероятностей , описывающее значений на торе . Его можно рассматривать как аналог на торе двумерного нормального распределения . Распределение относится к области направленной статистики . Общее двумерное распределение фон Мизеса было впервые предложено Канти Мардиа в 1975 году. [1] [2] Один из его вариантов сегодня используется в области биоинформатики для формулирования вероятностной модели структуры белка с атомарными деталями. [3][4]

Определение [ править ]

Двумерное распределение фон Мизеса - это распределение вероятностей, определенное на торе , в дюймах . Функция плотности вероятности общего двумерного распределения фон Мизеса для углов определяется выражением [1]

где и являются средними для и , а их концентрация и матрица связаны с их корреляцией.

Двумя обычно используемыми вариантами двумерного распределения фон Мизеса являются вариант синуса и косинуса.

Косинусный вариант двумерного распределения фон Мизеса [3] имеет функцию плотности вероятности

где и - средства для и , а их концентрация и связана с их соотношением. - константа нормировки. Это распределение с = 0 использовалось для оценок ядерной плотности распределения двугранных углов и . [4]

Вариант синуса имеет функцию плотности вероятности [5]

где параметры имеют одинаковую интерпретацию.

См. Также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ a b Мардиа, Канти (1975). «Статистика направленных данных». JR Stat. Soc. B . 37 (3): 349–393. JSTOR  2984782 .
  2. ^ Мардия, К.В. Фреллсен, Дж. (2012). "Статистика двумерных распределений фон Мизеса". Байесовские методы в структурной биоинформатике . Статистика для биологии и здоровья. С.  159 . DOI : 10.1007 / 978-3-642-27225-7_6 . ISBN 978-3-642-27224-0.
  3. ^ a b Boomsma, W .; Мардия, кВ; Тейлор, С.К .; Ferkinghoff-Borg, J .; Krogh, A .; Хамелрик, Т. (2008). «Генеративная, вероятностная модель локальной структуры белка» . Труды Национальной академии наук . 105 (26): 8932–7. Bibcode : 2008PNAS..105.8932B . DOI : 10.1073 / pnas.0801715105 . PMC 2440424 . PMID 18579771 .  
  4. ^ a b Шаповалов М.В., Данбрак Р.Л. (2011). «Сглаженная основа-зависимая библиотека ротамеров для белков, полученных на основе оценок и регрессий адаптивной плотности ядра» . Структура (Cell Press) . 19 (6): 844–858. DOI : 10.1016 / j.str.2011.03.019 . PMC 3118414 . PMID 21645855 .  
  5. ^ Сингх, Х. (2002). «Вероятностная модель для двух зависимых круговых переменных». Биометрика . 89 (3): 719–723. DOI : 10.1093 / Biomet / 89.3.719 .