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推导多项式模型的Dirichlet和Gaussian copula先验分布。 (英语) Zbl 1505.62134号

摘要:在本文中,我们提出了一种新的方法来量化专家对多项式模型先验分布的意见。使用多项式概率的中位数和四分位数评估得出两个不同的多元先验值。首先,我们首先得出每个类别的概率的单变量β分布。然后,我们通过使用最小二乘技术的各种形式的调和,从单变量β的超参数中导出Dirichlet分布的超参数,作为一个易于处理的共轭先验。然而,如果将多元copula函数用作多项式参数的多元先验分布,它将在多项式参数之间提供更灵活的相关结构。因此,第二,我们使用β边缘分布构造高斯copula作为多元正态分布函数,它结合这些边缘并表示它们之间的依赖结构。该方法导出了该高斯copula的正定相关矩阵。这两种提出的方法被设计为通过用Java编写的交互式图形软件来使用。

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62-08 统计问题的计算方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
62小时05 多元概率分布的表征和结构理论;交配
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全文: 内政部

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