We propose a multivariate probability distribution for categorical and ordinal random variables. To this end, we use the Grassmann distribution in conjunction with dummy encoding of categorical and ordinal variables. To realize the co-occurrence probabilities of dummy variables required for categorical and ordinal variables, we propose a parsimonious parameterization for the Grassmann distribution that ensures the positivity of probability distribution. As an application of the proposed distribution, we develop a factor analysis for categorical and ordinal variables and show the validity of the model using a real dataset.


翻译:本文提出一种适用于分类与有序随机变量的多元概率分布。为此,我们采用格拉斯曼分布并结合分类与有序变量的虚拟编码。为实现分类与有序变量所需的虚拟变量共现概率,我们提出一种简洁的格拉斯曼分布参数化方法,确保概率分布的正定性。作为该分布的应用,我们开发了针对分类与有序变量的因子分析,并通过实际数据集验证了模型的有效性。

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概率分布,是指用于表述随机变量取值的概率规律。事件的概率表示了一次试验中某一个结果发生的可能性大小。若要全面了解试验,则必须知道试验的全部可能结果及各种可能结果发生的概率,即随机试验的概率分布。如果试验结果用变量X的取值来表示,则随机试验的概率分布就是随机变量的概率分布,即随机变量的可能取值及取得对应值的概率。根据随机变量所属类型的不同,概率分布取不同的表现形式。
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