乔纳森·布拉德利。;斯科特·霍兰（Scott H.Holan）。;克里斯托弗·威克尔（Christopher K.Wikle）。 [斯特凡诺·卡斯特鲁西奥;尤·威廉·魏敏;安德鲁·霍格;肯尼思·弗拉格;克里斯蒂安·斯特拉顿;他，凯文;康健;凯瑟琳·考尔德（Catherine A.Calder）。;坎迪斯·贝雷特;D.加默曼。] 高维计值数据的计算效率多元时空模型（与讨论）。 （英语） Zbl 1392.62148号 贝叶斯分析。 13，编号1，253-310（2018）. 摘要：我们介绍了一种计算效率高的贝叶斯模型，用于预测高维相关的计值数据。在这种情况下，带有潜在高斯过程模型的泊松数据模型已成为事实模型。然而，此模型在高维设置中很难使用，因为在高维环境中，数据可能会根据不同的变量、地理区域和时间制成表格。这些计算上的困难进一步加剧了，因为人们认识到，计数值数据本质上是非高斯的。因此，在贝叶斯推断中，当前的许多方法都需要仔细校准马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）技术。我们通过开发新的共轭多元分布来避免需要调整的MCMC方法。具体来说，我们引入了多元对数伽马分布，并提供了独立感兴趣的大量方法学发展，包括：关于条件分布的结果、边缘分布、与多元正态分布的渐近关系，以及吉布斯采样器的全条件分布。为了合并变量、区域和时间点之间的相关性，使用了多元时空混合效应模型（MSTM）。为了证明我们的方法，我们使用了从美国人口普查局的纵向雇主-家庭动态（LEHD）计划中获得的数据。特别是，我们的方法是由LEHD的季度劳动力指标（QWI）推动的，该指标是对美国重要经济变量的当前估计。 引用于19文件 理学硕士： 62H11型 定向数据；空间统计学 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 关键词：聚合;美国社区调查;贝叶斯层次模型;大数据;纵向雇主-家庭动态（LEHD）计划;马尔科夫蒙特卡洛;非高斯分布;季度劳动力指标 软件：SDaA公司;FRK公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.R.Bradley}等人，《贝叶斯分析》。13，第1号，253--310（2018；Zbl 1392.62148） 全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得 参考文献： [1] 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