基于修正的Cholesky分解高维图模型贝叶斯估计
2017-11-28分类号:O212.8
【部门】安徽财经大学统计与应用数学学院
【摘要】文章针对高维图模型的参数估计与模型恢复问题,提出了压缩贝叶斯估计。通过构造多层贝叶斯模型,对协方差矩阵进行Colesky分解,方便地得到了重新参数化后的新参数的满足条件分布。利用Gibbs抽样,得到参数的贝叶斯估计。通过计算后验包含概率,进行模型选择。随机模拟结果表明,在高斯分布和t分布场合,压缩贝叶斯估计都有较好的稳定的表现。
【关键词】高维图模型 协方差矩阵 精确矩阵 压缩贝叶斯估计 Cholesky分解
【基金】国家自然科学基金资助项目(11571080);; 安徽财经大学示范课程项目(acsfkc201570);; 安徽财经大学教研项目(acjyyb2017101)
【所属期刊栏目】统计与决策
文献传递