Почему экспоненциальное семейство не включает все распределения?

18

Я читаю книгу:

Епископ, Распознавание образов и машинное обучение (2006)

который определяет экспоненциальное семейство как распределения вида (уравнение 2.194):

p(x|η)=h(x)g(η)exp{ηTu(x)}

Но я не вижу никаких ограничений на или \ mathbf u (\ mathbf x) . Не означает ли это, что любое распределение может быть помещено в эту форму путем соответствующего выбора h (\ mathbf x) и \ mathbf u (\ mathbf x) (на самом деле только один из них должен быть выбран правильно!)? Так почему же экспоненциальное семейство не включает в себя все вероятностные распределения? Чего мне не хватает?h(x)u(x)h(x)u(x)

Наконец, меня интересует более конкретный вопрос: находится ли распределение Бернулли в экспоненциальном семействе ? Википедия утверждает, что так оно и есть, но, поскольку я, очевидно, что-то здесь смущен, мне хотелось бы понять почему.

becko
источник
3
чтобы доказать, что распределение Бернулли принадлежит к экспоненциальному семейству, попробуйте использовать тот факт, что и посмотрите, куда это вас f(x;μ)=exp(log(f(x;μ)))
приведет
1
Просто чтобы уточнить, вы спрашиваете, можно ли написать какой-либо дистрибутив в этой форме, или можно ли в этой форме написать какой-либо дистрибутив? Вы, кажется, получили ответы на последний вопрос.
Оуэн
1
@ Да, теперь я вижу, что это решающий момент. Хотя любое распределение может быть записано в этой форме (путем соответствующей установки и g = 1 , u = 0 ), это не означает, что любое семейство может быть записано в этой форме. h(x)g=1,u=0
Бекко
4
@becko, это точно. Выражение в тексте «экспоненциальная семья» несколько вводит в заблуждение, потому что не существует только одной экспоненциальной семьи; скорее каждый выбор порождает семью. Многие авторы вместо этого говорят «экспоненциальная семья», делая это более ясным; например, см. страницу Википедии: en.wikipedia.org/wiki/Exponential_family(h,g,u)
Брент Керби,
2
@becko Я думаю, что ваш аргумент показывает, что любое данное распределение может быть одним членом экспоненциального семейства, но не то, что любое семейство распределений может быть экспоненциальным семейством.
Мэтью Друри

Ответы:

22

Ну, одно из следствий вашего определения: является то , что поддержка семьи распределения индексируются параметра η не зависит от п . (Поддержка распределения вероятностей - это (закрытие) наименьшее множество с вероятностью один, или, другими словами, где живет распределение

p(x|η)=h(x)g(η)exp{ηTu(x)}
ηη.) Таким образом, достаточно привести контрпример семейства распределений с поддержкой в ​​зависимости от параметра. Наиболее простым примером является следующее семейство равномерных распределений: . (другой ответ @Chaconne дает более сложный контрпример).U(0,η),η>0
Къетил б Халворсен
источник
23

Рассмотрим нецентральное распределение Лапласа

f(x;μ,σ)exp(|xμ|/σ).

Если вы не сможете написать | x - μ | как внутреннее произведение между μ и некоторой функцией от x .μ=0|xμ|μx

Экспоненциальное семейство включает подавляющее большинство хороших именованных дистрибутивов, с которыми мы обычно сталкиваемся, поэтому на первый взгляд может показаться, что в нем есть все, что интересует, но это ни в коем случае не является исчерпывающим.

JLD
источник