トーラス上の確率分布
二変量フォンミーゼス分布のコサイン変種からのサンプル。緑の点は、高濃度で相関のない分布 ( 、 ) からサンプリングされ、青の点は、高濃度で負の相関のある分布 ( 、 ) からサンプリングされ 、赤の点は、低濃度で相関のない分布 ( ) からサンプリングされています。
κ
1
=
κ
2
=
200
{\displaystyle \kappa _{1}=\kappa _{2}=200}
κ
3
=
0
{\displaystyle \kappa _{3}=0}
κ
1
=
κ
2
=
200
{\displaystyle \kappa _{1}=\kappa _{2}=200}
κ
3
=
100
{\displaystyle \kappa _{3}=100}
κ
1
=
κ
2
=
20
、
κ
3
=
0
{\displaystyle \kappa _{1}=\kappa _{2}=20,\kappa _{3}=0}
確率論 と 統計学 において 、 二変量フォン・ミーゼス分布は トーラス 上の値を記述する 確率分布 である。これは 二変量正規分布 のトーラス上の類似物と考えることができる。この分布は 方向統計学 の分野に属する 。一般二変量フォン・ミーゼス分布は 1975年に カンティ・マルディアによって初めて提案された。 [1] [2]その変種の1つは現在 バイオインフォマティクス の分野で、 バックボーン依存ロータマーライブラリ など 、原子レベルでの タンパク質構造 の確率モデルを定式化するために使用されている 。
[3] [4]
意味
二変量フォン・ミーゼス分布は 、 トーラス 上で定義される 確率分布 である 。角度に対する一般二変量フォン・ミーゼス分布の確率密度関数は、 [1] で与えられる。
S
1
×
S
1
{\displaystyle S^{1}\times S^{1}}
R
3
{\displaystyle \mathbb {R} ^{3}}
ϕ
、
ψ
∈
[
0
、
2
π
]
{\displaystyle \phi ,\psi \in [0,2\pi ]}
ふ
(
ϕ
、
ψ
)
∝
経験
[
κ
1
コス
(
ϕ
−
μ
)
+
κ
2
コス
(
ψ
−
ν
)
+
(
コス
(
ϕ
−
μ
)
、
罪
(
ϕ
−
μ
)
)
あ
(
コス
(
ψ
−
ν
)
、
罪
(
ψ
−
ν
)
)
T
]
、
{\displaystyle f(\phi ,\psi )\propto \exp[\kappa _{1}\cos(\phi -\mu )+\kappa _{2}\cos(\psi -\nu )+(\ cos(\phi -\mu ),\sin(\phi -\mu ))\mathbf {A} (\cos(\psi -\nu ),\sin(\psi -\nu ))^{T}],}
ここで 、 および は および の平均であり 、それらの濃度 と 行列は それらの相関に関係しています。
μ
{\displaystyle \mu}
ν
{\displaystyle \nu}
ϕ
{\displaystyle \phi}
ψ
{\displaystyle \psi}
κ
1
{\displaystyle \kappa_{1}}
κ
2
{\displaystyle \kappa_{2}}
あ
∈
ま
(
2
、
2
)
{\displaystyle \mathbf {A} \in \mathbb {M} (2,2)}
二変量フォンミーゼス分布のよく使われる 2 つの変種は、正弦変種と余弦変種です。
二変量フォン・ミーゼス分布[3] のコサイン変種 は確率密度関数
ふ
(
ϕ
、
ψ
)
=
ず
c
(
κ
1
、
κ
2
、
κ
3
)
経験
[
κ
1
コス
(
ϕ
−
μ
)
+
κ
2
コス
(
ψ
−
ν
)
−
κ
3
コス
(
ϕ
−
μ
−
ψ
+
ν
)
]
、
{\displaystyle f(\phi ,\psi )=Z_{c}(\kappa _{1},\kappa _{2},\kappa _{3})\ \exp[\kappa _{1}\cos (\phi -\mu )+\kappa _{2}\cos(\psi -\nu )-\kappa _{3}\cos(\phi -\mu -\psi +\nu )],}
ここで 、およびは 、 および の平均であり 、 それらの濃度およびは、 それらの相関に関係しています。 は正規化定数です。 =0 のこの分布は、タンパク質の二面角 および の分布のカーネル密度推定に使用されています 。 [4]
μ
{\displaystyle \mu}
ν
{\displaystyle \nu}
ϕ
{\displaystyle \phi}
ψ
{\displaystyle \psi}
κ
1
{\displaystyle \kappa_{1}}
κ
2
{\displaystyle \kappa_{2}}
κ
3
{\displaystyle \kappa_{3}}
ず
c
{\displaystyle Z_{c}}
κ
3
{\displaystyle \kappa_{3}}
ϕ
{\displaystyle \phi}
ψ
{\displaystyle \psi}
正弦関数の確率密度関数は [5]である。
ふ
(
ϕ
、
ψ
)
=
ず
s
(
κ
1
、
κ
2
、
κ
3
)
経験
[
κ
1
コス
(
ϕ
−
μ
)
+
κ
2
コス
(
ψ
−
ν
)
+
κ
3
罪
(
ϕ
−
μ
)
罪
(
ψ
−
ν
)
]
、
{\displaystyle f(\phi ,\psi )=Z_{s}(\kappa _{1},\kappa _{2},\kappa _{3})\ \exp[\kappa _{1}\cos (\phi -\mu )+\kappa _{2}\cos(\psi -\nu )+\kappa _{3}\sin(\phi -\mu )\sin(\psi -\nu )],}
ここで、パラメータは同じ解釈を持ちます。
参照
参考文献
^ ab マルディア、カンティ (1975)。 「方向データの統計」。 JR駅社会B . 37 (3): 349–393。 JSTOR 2984782。
^ Mardia, KV; Frellsen, J. (2012). 「二変量フォン・ミーゼス分布の統計」。 構造バイオインフォマティクスにおけるベイズ法 。生物学と健康のための統計。pp. 159。doi :10.1007 / 978-3-642-27225-7_6。ISBN 978-3-642-27224-0 。
^ ab Boomsma, W.; Mardia, KV; Taylor, CC; Ferkinghoff-Borg, J.; Krogh, A.; Hamelryck, T. (2008). 「タンパク質の局所構造の生成的確率モデル」 Proceedings of the National Academy of Sciences . 105 (26): 8932–7. Bibcode :2008PNAS..105.8932B. doi : 10.1073/pnas.0801715105 . PMC 2440424 . PMID 18579771.
^ ab Shapovalov MV、Dunbrack、RL(2011)。「適応型カーネル密度推定および回帰から得られたタンパク質の平滑化されたバックボーン依存ロータマーライブラリ」。 構造 。19 ( 6 ) : 844–858。doi :10.1016/j.str.2011.03.019。PMC 3118414。PMID 21645855 。
^ Singh, H. (2002). 「2つの従属循環変数の確率モデル」. Biometrika . 89 (3): 719–723. doi :10.1093/biomet/89.3.719.