×
路易吉码头Conti;达妮埃拉·马雷拉;保拉·维卡德;维塔莱，文森齐纳

使用图形建模的多元统计匹配。 （英语） 兹比尔1493.62362

国际J近似推理 130, 150-169 (2021).
摘要：统计匹配的目标宏level是对独立样本中分别观测到的变量的联合分布的估计。缺乏有关感兴趣变量的联合信息导致数据生成模型的不确定性。本文提出使用图形模型来处理多元类别变量的统计匹配不确定性。在统计匹配上下文中使用贝叶斯网络，既可以在感兴趣的变量之间的相关性结构上引入额外的样本信息，也可以根据低维多元相关性的图分解，使用此类信息分解联合概率分布组件。这种联合概率分布的表示，利用局部关系，可以简化多元环境中的参数估计和统计匹配质量评估。为了评估该方法在有辅助信息和无辅助信息的情况下的性能，并将其与饱和多项式模型进行比较，以减少不确定性，进行了仿真实验。最后，提供了一个实际案例的应用程序。结果表明，当考虑相关性结构时，统计匹配的质量有了相当大的提高。

MSC公司：

62H22个 概率图形模型

关键词：

贝叶斯网络;依赖结构;湿陷性;统计匹配;不确定性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.L.Conti}等人，《国际近似推理》130，150--169（2021；Zbl 1493.62362）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 康蒂，P.L。；Marella博士。；Scanu，M.，统计匹配中的不确定性分析，J.Off.Stat.，28，69-88（2012）
[2] 康蒂，P.L。；Marella，D。；Scanu，M.，有序分类变量统计匹配的不确定性分析，计算。统计数据分析。，68, 311-325 (2013) ·Zbl 1471.62046号
[3] 康蒂，P.L。；Marella，D。；Scanu，M.，距离可识别性有多远？逻辑约束下统计匹配中不确定性的非参数方法，Commun。统计、理论方法（2013）
[4] 康蒂，P.L。；Marella，D。；Scanu，M.，《复杂调查数据的统计匹配分析与应用》，美国统计协会，111，516，1715-1725（2016）
[5] 科威尔，R.G。；Dawid，P。；Lauritzen，S.L。；Spiegelhalter，D.J.，概率网络和专家系统（1999），Springer:Springer New York·Zbl 0937.68121号
[6] D’Orazio，M。；Di Zio，M。；Scanu，M.，分类数据的统计匹配：显示不确定性和使用逻辑约束，J.Off.Stat.，22137-157（2006）
[7] D’Orazio，M。；Di Zio，M。；Scanu，M.，《统计匹配：理论与实践》（2006），威利：威利·奇切斯特·Zbl 1107.62008号
[8] Dalla Valle，L。；Kenett，R.，《提高信息质量的官方统计数据集成》，Qual。Reliab公司。《工程国际》，31，7，1281-1300（2015）
[9] Dalla Valle，L。；Kenett，R.，《社交媒体大数据集成：基于校准的新方法》，专家系统。申请。，111, 76-90 (2018)
[10] 迪亚斯，F.F。；Lavieri，P.S。；加里卡帕蒂，V.M。；Astroza，S。；彭迪亚拉，R.M。；Bhat，C.R.，汽车共享和拼车服务使用的行为选择模型，交通运输，44，631307-1323（2017）
[11] Endres，E。；Augustin，T.，《利用贝叶斯网络对离散数据进行统计匹配》，（JMLR:研讨会和会议记录，第52卷（2016）），159-170
[12] 盖革，D。；Verma，T。；Pearl，J.，《识别贝叶斯网络中的独立性》，《网络》，20，507-534（1990）·Zbl 0724.05066号
[13] Kadane，J.B.，《合并数据文件中的一些统计问题》（《税务研究纲要》（1978），财政部，美国政府印刷局：财政部，华盛顿特区政府印刷局）。（《税务研究纲要》（1978），财政部，美国政府印刷局：财政部，华盛顿特区政府印刷局），J.Off.Stat.，17，423-433（2001），重印于
[14] Kim，Sung-Ho；Kim，Seong-Ho，关于列联表DAG模型中可折叠性的注释，Scand。《美国统计杂志》，33，575-590（2006）·Zbl 1113.62070号
[15] Lauritzen，S.L.，《图形模型》（1996），牛津科学出版社，牛津大学出版社·Zbl 0907.62001
[16] 莫里亚里提，C。；Scheuren，F.，《统计匹配：评估程序中不确定性的范例》，J.Off.Stat.，17，407-422（2001）
[17] Okner，B.，《从现有微观数据集构建新数据库：1966年合并文件》，Ann.Econ。Soc.Meas.公司。，1, 325-342 (1972)
[18] Pearl，J.，《智能系统中的概率推理：似然推理网络》（1998），摩根考夫曼出版社：摩根考夫文出版社，美国加利福尼亚州旧金山
[19] Rässler，S.，《统计匹配：一种常见理论、实际应用和替代贝叶斯方法》（2002），Springer:Springer New York·Zbl 1008.6202号
[20] Rodgers，W.L.，《统计匹配的评估》，J.Bus。经济。统计，291-102（1984）
[21] Rubin，D.B.，《使用调整权重和多重插补的文件串联进行统计匹配》，J.Bus。经济。Stat.，487-94（1986）
[22] Sims，C.A.，评论：“从现有微观数据集构建新数据库：1966年合并文件”，作者：B.A.Okner，Ann.Econ。Soc.Meas.公司。，1, 343-345 (1972)
[23] 辛格，A.C。；Mantel，H。；基纳克，M。；Rowe，G.，《统计匹配：使用辅助信息替代条件独立性假设》，Surv。卫理公会。，19, 59-79 (1993)
[24] 沙马尔迪诺斯一世。；布朗，L。；Aliferis，C.，最大爬山贝叶斯网络结构学习算法，马赫。学习。，65, 31-78 (2006) ·Zbl 1470.68192号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。