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:我们提出了一种适用于分类和顺序随机变量的多元概率分布。为此,我们结合Grassmann分布和分类和顺序变量的虚拟编码。为了实现分类和顺序变量所需的虚拟变量的共同出现概率,我们提出了一种Grassmann分布的简洁参数化方法,确保概率分布的正性。作为所提出的分布的应用,我们开发了一种适用于分类和顺序变量的因子分析,并使用真实数据集展示了该模型的有效性。

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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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