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2023 指数族随机图模型的线性规划似然推理
帕维尔·N·克里维茨基,阿利娜·库维尔卡,大卫·R·亨特
作者关联+
电子。J.统计。 17(2): 3337-3356 (2023). 内政部:10.1214/23-EJS2176

摘要

确定给定点或点集是否位于中另一组点的凸包内的问题d日维度是在统计学中某些指数族模型的背景下自然产生的。本文讨论了一般凸壳问题及其在使用指数族随机图模型(ERGM)建模网络数据的特定问题中的应用。虽然凸壳问题可以通过一个简单的线性程序来解决,但这种方法在统计文献中并不广为人知。本文还详细介绍了对目前广泛使用的用于网络建模的ergm包中实现的凸包测试算法的一些实质性改进。它提供了可由ergm调用的R的两个线性规划包的直接数值比较,并提供了几个示例。

资金筹措表

第一位作者获得了美国陆军研究办公室奖W911NF-21-1-0335(79034-NS)的部分支持。

致谢

作者想感谢审稿人、副主编和编辑,他们在本文的编写过程中都提供了有益的反馈。

引用

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帕维尔·N·克里维茨基。 Alina R.Kuvelkar。 大卫·R·亨特。 “通过线性规划对指数族随机图模型进行基于似然的推理。” 电子。J.统计。 17 (2) 3337 - 3356, 2023 https://doi.org/10.1214/23-EJS2176

问询处

收到日期:2022年2月1日;发布日期:2023年
首次在欧几里得项目中提供:2023年11月21日

数字对象标识符:10.1214/23-EJS2176

学科:
主要用户:2004年6月62日,62-08
次要:62层30

关键词:凸面船体,二元性,MCMC公司,缺少数据

第17卷•第2期•2023
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