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克劳迪娅·韦尔哈恩;亚历杭德罗·贾拉;Barrientos，Andrés F。

关于紧区间上支持数据的Dirichlet过程混合模型的小样本行为。 （英语） Zbl 1489.62119号

Commun公司。统计、仿真计算。 50，编号3，786-810（2021）.
摘要：贝叶斯非参数模型为现代复杂数据集的灵活统计建模提供了一个通用框架。通过对模拟数据和实际数据的分析，我们比较了在紧区间上支持数据的密度估计的速率最优和速率次优贝叶斯非参数模型。结果表明，相对于真实模型周围后部质量的集中方式，在样本大小方面，速率最优模型并非一致更好，并且次优模型可以优于最优模型，即使是相对较大的样本大小。

引用于1文件

MSC公司：

62G07年 密度估算
2015年1月62日 贝叶斯推断
6220国集团 非参数推理的渐近性质

关键词：

密度估计;随机伯恩斯坦多项式;β分布的混合;贝叶斯非参数;后收敛率

软件：

博阿;DP包
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Wehrhahn}等人，Commun。统计、仿真计算。50，编号3，786--810（2021；Zbl 1489.62119）
全文： 内政部

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