- Распределение Дирихле
-
В теории вероятностей и математической статистике распределение Дирихле (по имени Иогaнна Пeтера Гyстава Лежён-Дирихлe) часто обозначаемое Dir(α) — это семейство непрерывных многомерных вероятностных распределений параметризованных вектором α неотрицательных вещественных чисел. Распределение Дирихле является обобщением Бета-распределения на многомерный случай. То есть, его функция плотности вероятности возвращает доверительную вероятность того, что вероятность каждого из K взаимноисключающих событий равна
при условии, что каждое событие наблюдалось
раз.Содержание
Функция плотности вероятности
Функция плотности вероятности для распределения Дирихле порядка K есть:
где
,
, и
.Свойства
Пусть
и
тогдаМодой распределения является вектор x (x1, …,xK) с
Распределение Дирихле является сопряжённым априорным распределением к мультиномиальному распределению, а именно: если
где βi — число вхождений i в выборку из n точек дискретного распределения на {1, …, K} определенного через X, то
Эта связь используется в Байесовской статистике для того, чтобы оценить скрытые параметры, X, дискретного вероятностного распределения имея набор из n выборок. Очевидно, если априорное распределение обозначено как Dir(α), то Dir(α + β) есть апостериорное распределение после серии наблюдений с гистограммой β.
Связи с другими распределениями
Если для

независимо, то
и
Несмотря на то, что Xi не являются независимыми друг от друга, они могут быть сгенерированны из набора из
независимых гамма случайных величин. К несчастью, так как сумма
теряется в процессе формирования X = (X1, …, XK), становится невозможно восстановить начальные значения гамма случайных величин только по этим значениям. Тем не менее, благодаря тому, что работать с независимыми случайными величинами проще, это преобразование параметров может быть полезно при доказательстве свойств распределения Дирихле.Генерация случайных чисел
Метод построения случайного вектора
для распределения Дирихле размерности K с параметрами
следует непосредственно из этой связи. Сначала получим K независимых случайных выборок
из гамма-распределений, каждое из которых имеет плотностьа затем положим
Наглядная трактовка параметров
В качестве примера использования распределения Дирихле можно предложить задачу, в которой требуется разрезать нитки (каждая начальной длины 1.0) на K частей с разными длинами так, чтобы все части имели заданную среднюю длину, но с возможностью некоторой вариации относительных длин частей. Значения α/α0 определяют средние длины частей нитки, получившиеся из распределения. Дисперсия вокруг среднего значения обратно пропорциональна α0.
См. также
Категория:- Непрерывные распределения
Wikimedia Foundation. 2010.

![\mathrm{E}[X_i|\alpha] = \frac{\alpha_i}{\alpha_0},](adb154e529bcb533ab275fee933ea343.png)
![\mathrm{Var}[X_i|\alpha] = \frac{\alpha_i(\alpha_0-\alpha_i)}{\alpha_0^2 (\alpha_0+1)},](c774931fe8487f1c3adc9632b747914a.png)
![\mathrm{Cov}[X_iX_j|\alpha] = \frac{- \alpha_i\alpha_j}{\alpha_0^2 (\alpha_0+1)}.](20d08849a00d35859c64c2a772a394d3.png)





