এটি কম্পোজিশনাল ডেটা বিশ্লেষণে অধ্যয়ন করা হয়, আইচিসনের একটি বই রয়েছে: স্ট্যাটিস্টিকাল অ্যানালাইসিস অফ কম্পোজিশনাল ডেটা ।
সিমপ্লেক্স সংজ্ঞায়িত করুন
নোট করুন যে আমরা সূচক মাত্রা নির্দেশ করতে ব্যবহার করি ! সিমপ্লেক্স, একটি উপাদান জ্যামিতিক গড় নির্ধারণ যেমন । তারপরে আমরা লোগরাটিও রূপান্তরটি (আইচিসন দ্বারা প্রবর্তিত) কে ) হিসাবে সংজ্ঞায়িত করতে পারি । এই রূপান্তরটি , সুতরাং একটি বিপরীতমুখী যা আমি আপনার কাছে গণনা করতে রেখেছি তা ব্যবহার করা যেতে পারে (এই রূপান্তরটির অন্যান্য সংস্করণগুলিও ব্যবহার করা যেতে পারে, যা সম্ভবত আরও ভাল গাণিতিক ছিল বৈশিষ্ট্য, যে সম্পর্কে আরও পরে)।এসএন= { ( এক্স1, … , এক্সn + 1) ∈ আরn + 1: এক্স1> 0 , … , এক্সn + 1> 0 , Σi = 1n + 1এক্সআমি= 1 } ।
এনএক্সএক্স~x = ( x1, … ,এক্সn + 1) ↦ ( লগ( এক্স1/ এক্স~) , … , লগ( এক্সএন/ এক্স~)আরএন
এখন আপনি normal সংজ্ঞায়িত একটি সাধারণ (বা যাই হোক না কেন) বিতরণ নিতে পারেন এবং সিমপ্লেক্সে কোনও বিতরণ সংজ্ঞায়িত করতে এই বিপরীত রূপান্তরটি ব্যবহার করতে পারেন। সম্ভাবনাগুলি সীমাহীন, প্রতিটি এবং বহুবিধ বিতরণের জন্য আমরা সিমপ্লেক্সে একটি বিতরণ পাই।আরএনআরএন
আমি এই পোস্টটি পরে কিছু উদাহরণ এবং লগ-রেশিও রূপান্তর সম্পর্কে আরও বিশদ সহ বৃদ্ধি করব।