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使用INLA推导非高斯随机场的动力学模型。 (英语) Zbl 1362.62054号

摘要:稳健时间序列分析是统计建模中的一个重要课题。基于高斯分布的模型对异常值很敏感,这可能意味着估计性能和预测精度会显著下降。状态空间模型,也称为动态模型,是描述时间序列变量通过结构化潜在演化系统演化的一种非常有用的方法。集成嵌套拉普拉斯近似(INLA)是最近提出的一种方法,用于在自然包含动态模型的潜在高斯模型中执行快速近似贝叶斯推理。我们介绍了如何使用INLA进行快速准确的非高斯动态建模,并说明了与基于高斯分布的标准动态模型相比,这些模型如何提供更稳健的时间序列分析。我们使用R(右)打包INLA并用模拟研究和巴西谋杀率数据集说明我们的方法。

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2015年1月62日 贝叶斯推断
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62第25页 统计学在社会科学中的应用
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