四种偏斜张量分布
统计方法学
2021-06-17 v1
摘要
随着近年来“大数据”现象的兴起，数据以许多不同的复杂形式出现。其中一个例子是以高阶张量形式出现的多向数据，如彩色图像和电影片段。尽管近期针对矩阵形式的三向数据这一简单情形的模型有所增多，但高阶张量变量方法相对匮乏。文献中最常见的张量分布是张量变量正态分布；然而，当数据呈现偏度或离群值时，其使用可能存在问题。在此，我们发展了四种偏斜张量变量分布，据我们所知这是文献中提出的首批偏斜张量分布，并且能够参数化偏度和尾部权重。我们讨论了其性质与参数估计，并使用真实与模拟数据进行说明。
引用
@article{arxiv.2106.08984,
title = {Four Skewed Tensor Distributions},
author = {Michael P. B. Gallaugher and Peter A. Tait and Paul D. McNicholas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.08984},
year = {2021}
}