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费德里卡·尼科卢西;曼努埃拉·卡扎罗

分层链回归图形模型中上下文的独立性。 （英文） Zbl 1477.62154号

伯努利 27，编号3，2091-2116（2021）.
图形模型用于多元分析，以直观显示变量之间的依赖关系，并轻松定义基础统计模型的参数化。使用分类变量时，即使在相对简单的图形模型中，模型参数的数量通常也很大，这给解释带来了一些困难，也给估计带来了一些数值问题。
本文在一种特殊情况下解决了这一问题，即对于条件变量的特定值，变量集之间保持独立。这被称为“特定语境的独立性”。在模型参数化中对这种独立性进行编码将导致更加简约的参数化，从而简化了解释和计算。
参数化的理论结果导致了一个实际估计模型参数的学习过程。最后一节讨论了意大利中小企业创新效果调查数据集的应用。它表明了所提出方法的有用性和实际适用性。
审核人：法比奥·拉帕洛（亚历山德里亚）

MSC公司：

62H22个 概率图形模型
62H17型 应急表
62J02型 一般非线性回归
62第20页 统计学在经济学中的应用

关键词：

分类变量;图形模型;边际模型;多元回归模型;分层马尔可夫特性

软件：

毫米;R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Nicolussi}和\textit{M.Cazzaro}，Bernoulli 27，No.3，2091--2116（2021；Zbl 1477.62154）
全文： 内政部

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