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Vines–一种新的相依随机变量图形模型。(英语) Zbl 1101.62339
摘要:介绍了一种新的图形化模型,称为vine,用于相关随机变量。Vines推广了在高维分布建模中常用的Markov树。它们与马尔可夫树和贝叶斯信念网的不同之处在于,条件独立的概念被削弱,允许各种形式的条件依赖。
Vines可以通过指定各种边际分布和这些边缘耦合的方式,以一种简单的方式指定多元分布。在这种应用中,不确定度的不确定性在模型中的应用是确定未知参数的灵敏度。专家信息经常被用来确定分布的一些定量特征,例如(秩)相关性。我们证明了在给定专家信息的情况下,构造最小信息藤蔓分布是简单的。从具有给定边距和(条件)秩相关度的最小信息分布中进行抽样几乎可以与独立抽样一样快。藤蔓构造的一个特例概括了H、 乔[多元模型和相关性概念(1997年;Zbl 0990.62517)]并允许通过指定一组偏相关来构造多元正态分布,这些偏相关除了明显的相关性在\(-1\)和1之间之外没有任何限制。

理学硕士:
2005年6月6日 多元概率分布的特征和结构理论;接合部
62小时10分 多元统计分布
05摄氏度
05C90型 图论的应用
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