發(fā)布時間：2018-04-08 14:30

  本文選題：高維圖模型　切入點：協(xié)方差矩陣　出處：《統(tǒng)計與決策》2017年22期

【摘要】：文章針對高維圖模型的參數(shù)估計與模型恢復(fù)問題,提出了壓縮貝葉斯估計。通過構(gòu)造多層貝葉斯模型,對協(xié)方差矩陣進(jìn)行Colesky分解,方便地得到了重新參數(shù)化后的新參數(shù)的滿足條件分布。利用Gibbs抽樣,得到參數(shù)的貝葉斯估計。通過計算后驗包含概率,進(jìn)行模型選擇。隨機(jī)模擬結(jié)果表明,在高斯分布和t分布場合,壓縮貝葉斯估計都有較好的穩(wěn)定的表現(xiàn)。
[Abstract]:In this paper, a compressed Bayesian estimation is proposed to solve the problem of parameter estimation and model restoration for high dimensional graph models.By constructing a multilayer Bayesian model, the covariance matrix is decomposed by Colesky, and the conditional distribution of the new parameters after reparameterization is obtained conveniently.The Bayesian estimation of parameters is obtained by using Gibbs sampling.The model is selected by calculating the posteriori inclusion probability.The results of random simulation show that the compressed Bayes estimation is stable in the case of Gao Si distribution and t distribution.
【作者單位】： 安徽財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(11571080) 安徽財經(jīng)大學(xué)示范課程項目(acsfkc201570) 安徽財經(jīng)大學(xué)教研項目(acjyyb2017101)
【分類號】：O212.8

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本文編號：1722025