---
tags:
  - statistika
---
Tracy–Widomi (TW) jaotus on tõenäosusjaotus, mis tekib juhuslike maatriksite teoorias ja kirjeldab suurte juhuslike maatriksite suurima omaväärtuse fluktuatsioone. Selle töötasid 1990. aastatel välja matemaatikud Craig Tracy ja Harold Widom, uurides Gaussi unitaaransambli (GUE) omaväärtuste statistilisi omadusi.

TW jaotust eristab klassikalistest jaotustest (nagu normaal- või Gumbeli jaotus) see, et see ei allu keskmise väärtuse ja dispersiooni lihtsale parameetritele – see on universaalne jaotuse tüüp, mis ilmneb paljudes erinevates suurte juhuslike struktuuride kontekstides.

### Põhilised omadused:
- **Seos Painlevé võrranditega**: TW jaotuse jaotusfunktsiooni saab väljendada Painlevé II diferentsiaalvõrrandi lahendi kaudu. See seos matemaatilise füüsika täpsete võrranditega muudab selle eriti tähtsaks teoreetilises füüsikas ja statistikas.
- **Erinevad variandid**: Sõltuvalt juhusliku maatriksi sümmeetriatüübist eristatakse kolme peamist varianti:
  - **β = 1** (Gaussi ortogonaalansambel, GOE) – reaalsed sümmeetrilised maatriksid
  - **β = 2** (GUE) – komplekssed hermiitilised maatriksid
  - **β = 4** (Gaussi sümpilektiline ansambel, GSE) – kvaternioonmaatriksid

  Iga β vastab oma TW jaotusele, kusjuures β=2 variant on enim uuritud.

### Rakendused:
TW jaotus ei piirdu ainult juhuslike maatriksitega. See esineb ka:
- **Põhikomponentanalüüsis (PCA)**: kui andmete maht ja dimensioon kasvavad proportsionaalselt, järgib suurima omaväärtuse fluktuatsioon TW jaotust. See võimaldab testida, kas andmetes leidub olulisi struktuure või on tegu müraga.
- **Hüdrodünaamika ja pindade kasvu mudelid**: näiteks Kardar–Parisi–Zhang (KPZ) võrrandi puhul, mis kirjeldab juhuslikke pindu, ilmneb ühes dimensioonis TW jaotus.
- **Kvantkaos ja tuumafüüsika**: kaootiliste kvantsüsteemide energiatasemete statistika jälgib GW (Gaussi) ansamblite omaväärtuste jaotust, mille äärejoonel on TW jaotus.
- **Andmeteadus ja masinõpe**: PCA põhjal dimensioonivähendamisel ja mürasignaalide eristamisel kasutatakse TW jaotust nullhüpoteesi testimiseks.

### Oluline erinevus klassikalistest jaotustest:
Kui klassikalise äärejaotuse (nagu Gumbeli jaotus) puhul on suurima väärtuse fluktuatsioonid sõltumatute vaatluste korral hästi kirjeldatud, siis juhuslike maatriksite puhul esineb omaväärtuste vahel tugev korrelatsioon (tõrjumise efekt). Tracy–Widomi jaotus kirjeldab just seda korreleeritud käitumist, mistõttu on see oma olemuselt erinev ja universaalne paljudes füüsikalistes ja statistilistes kontekstides.

Lühidalt: Tracy–Widomi jaotus on juhuslike maatriksite suurima omaväärtuse fluktuatsioonide kirjeldamise standardmudel, millel on sügavad seosed matemaatilise füüsika täpsete lahenditega ja lai kasutusala kaasaegses andmeanalüüsis.

---
### Dimensioonivähendamine ja mürasignaalide eristamine PCA kontekstis

#### 1. Dimensioonivähendamine (dimensionality reduction)
Dimensioonivähendamine on protsess, kus mitmemõõtmelise andmestiku tunnuste arvu vähendatakse, säilitades võimalikult palju olulist informatsiooni. Seda tehakse üleliigsete või korreleeritud tunnuste kõrvaldamiseks, arvutuskoormuse vähendamiseks ja andmete visualiseerimise lihtsustamiseks.

**Peamised eesmärgid:**
- Vältida ülekooldust (overfitting) mudelites.
- Eemaldada müra ja kokkusobimatud variatsioonid.
- Avaldada andmete sisemist struktuuri.

**PCA (Principal Component Analysis)** on üks levinumaid lineaarseid meetodeid. Ta teisendab algandmed ortogonaalseteks telgedeks (põhikomponentideks), mis on järjestatud nii, et esimene komponent haarab suurima dispersiooni, teine teise suurima jne. Dimensioonivähendamisega jäetakse alles ainult need komponendid, mis kannavad olulist signaali (suur omaväärtus), ja eemaldatakse need, mis on seotud müra või vähetähtsate variatsioonidega.

**Obisidianis** saaksid selle teema kohta luua märkmeid, mis seostavad PCA-d teiste tehnikatega (nt t-SNE, UMAP) ja lisada näiteid reaalsetest andmekogudest.

---

#### 2. Mürasignaalide eristamine (noise signal discrimination)
Mürasignaalide eristamine tähendab võimet tuvastada, kas vaadeldav andmete osa on pärit tegelikust struktuurist (signaal) või juhuslikust kõikumisest (müra). PCA kontekstis väljendub see selles, et iga põhikomponendi omaväärtus peegeldab selle komponendi selgitavat dispersiooni. Väikesed omaväärtused on sageli seotud müraga, suured aga signaaliga.

Probleem: kus on piir signaali ja müra vahel? Siin tuleb appi **Tracy-Widomi (TW) jaotus**.

**TW jaotus nullhüpoteesi testimiseks:**  
Nullhüpoteesi (H₀) kohaselt sisaldab andmestik ainult müra (st kõik omaväärtused on juhuslikud). TW jaotus võimaldab hinnata, kas vaadeldav omaväärtus erineb oluliselt sellest, mida oodatakse puhtmüra korral. Kui omaväärtus on TW jaotuse kriitilisest väärtusest suurem, lükatakse H₀ tagasi ja loetakse see signaaliks.

**Praktiline tähendus:**  
See tehnika aitab automaatselt otsustada, mitu põhikomponenti säilitada (dimensioonivähendamisel) – säilitatakse need, mille omaväärtused on statistiliselt olulised.

**Seos Obsidianiga:**  
Võid luua märkme, mis seob TW jaotuse omaväärtuste testide, RMT (juhuslike maatriksite teooria) ja konkreetsete rakendustega (nt bioinformaatikas, finantsandmetes). Lisa ka viide allikatele ja valemitele, mida hiljem hõlpsalt leida.

---

### Kokkuvõte

| Mõiste                    | Kirjeldus                                                                 |
| ------------------------- | ------------------------------------------------------------------------- |
| Dimensioonivähendamine    | Andmete keerukuse vähendamine, säilitades olulise info (nt PCA abil).     |
| Mürasignaalide eristamine | Statistiline meetod (TW jaotus) tegeliku struktuuri ja müra eristamiseks. |

---
### Seotud mõisted:
[[Dimensioonivähendamine]], [[Mürasignaalide eristamine]], [[Juhuslike maatriksite teooria]].