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阿兰·塞利斯;Jean-Jacques道丁;皮埃尔，劳伦特

随机块模型中最大似然和变分估计的一致性。 （英语） Zbl 1295.62028号

电子。J.统计。 6, 1847-1899 (2012).
摘要：随机块模型（SBM）是一种用于描述异构性的概率模型定向的和无方向的图。本文利用极大似然法和变分法对SBM中的渐近推理进行了研究。证明了SBM的可辨识性，同时导出了极大似然估计和变分估计的渐近性质。特别是，这些估计的一致性是针对两个顶点之间的边的概率（以及以附加假设为代价的群比例）而确定的，据我们所知，这是随机图中变分估计的这类估计的第一个结果。

引用于60文件

MSC公司：

62G05型 非参数估计
6220国集团 非参数推理的渐近性质
62E17型 统计分布的近似值（非共鸣）
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
05C80号 随机图（图形理论方面）

关键词：

随机图;随机块体模型;最大似然估计量;变分估计量;一致性;集中不等式

软件：

Mixnet公司;StOCNET网络
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Celisse}等人，《电子》。《美国联邦法律大全》第6卷，1847年至1899年（2012年；Zbl 1295.62028）
全文： DOI程序 arXiv公司 欧几里得

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