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施玉树；迈克尔·马滕斯；安吉什努·巴内吉；普鲁肖塔姆·劳德

Dirichlet过程混合模型的低信息综合（LIO）先验。 （英语） Zbl 1421.62078号

贝叶斯分析。 14，第3号，677-702（2019）.
摘要：Dirichlet进程混合（DPM）模型为数据分布提供了灵活的建模，数据分布是来自所选集合的分布的无限混合。在单个数据上下文中为这些模型指定优先级可能是一项挑战。本文介绍了一种方案，该方案要求研究者只指定简单的缩放信息。这用于将数据转换为固定尺度，在此基础上构造低信息先验。来自后部的样本和重新缩放的数据被转换回原始尺度进行推断。选择低信息先验为DPM提供多种组件，以便为固定规模的数据生成灵活的分布。该方法可以应用于核函数在适当的尺度变换下闭合的所有DPM模型。然而，低信息先验的构造依赖于内核。以高斯的DPM和威布尔的DPM模型为例，我们表明，该方法可以准确估计各种分布集合，其中包括倾斜、多峰和高度分散的成员。根据推荐的先验值，重复的数据模拟显示性能与标准经验估计值相当。最后，我们证明了两个核的后验函数与所提出的先验函数的弱收敛性。

引用于7文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62G07年 密度估算
62号05 可靠性和寿命测试

关键词：

贝叶斯非参数方法；密度估计；生存分析；低信息先验；狄利克雷过程混合模型

软件：

贝叶斯DA；DP包
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Shi}等人，贝叶斯分析。14，编号3677-702（2019；兹bl 1421.62078）
全文： 内政部 欧几里得

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