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蒂莫西·塔布伊;皮埃尔·巴比隆;朱利安·奇奎特

从采样数据中进行随机块体模型的变分推理。 （英语） Zbl 1437.62072号

美国统计协会。 115，编号529，455-466（2020）.
摘要：本文讨论网络抽样过程中未观察到的二元数以及随机块模型（SBM）推断中的连续问题。我们回顾了抽样设计，并恢复了SBM的随机缺失（MAR）和非随机缺失（NMAR）条件。我们引入了可变EM算法的变体，用于在各种抽样设计（MAR和NMAR）下推断SBM，所有这些都作为R包提供。推导了基于综合分类似然的模型选择准则，用于选择块数和抽样设计。我们通过仿真研究了这些算法的准确性和适用范围。我们从民族学（种子循环网络）和生物学（蛋白质相互作用网络）两个方面探索了两个现实世界的网络，其中的解释在很大程度上取决于所考虑的抽样设计。

引用于7文件

理学硕士：

62D10号 缺少数据
68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）
62K10型 统计块设计
2015年1月62日 贝叶斯推断
65K10码 数值优化和变分技术

关键词：

缺少数据;采样网络;随机区块模型;变分推理

软件：

R（右）;字符串;SBM小姐
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Tabouy}等人，《美国统计协会期刊》第115卷，第529、455--466号（2020年；Zbl 1437.62072）
全文： DOI程序 arXiv公司 链接

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