盖伊，弗里曼;吉姆·Q·史密斯。 离散多元时间序列的动态分级树：预测、模型选择和因果分析。 （英语） Zbl 1330.62337号 贝叶斯分析。 6，第2期，279-305（2011）. 摘要：提出了一种新的基于树的图形模型——动态分级树，用于建模离散值离散时间多变量过程，假设这些过程在某些中间情况下可能呈现对称性。我们定义并实现了一种一步预测算法，该模型使用多进程建模和功率稳定模型，该模型对数据的短期变化具有鲁棒性，但对底层系统变化敏感。我们证明，整个分析可以以共轭的方式进行，这样可以快速遍历潜在的巨大模型空间，然后透明地传递结果。我们还演示了如何分析该模型类上的一组一般因果假设。我们用一个简单的教育例子来说明我们的技术。 引用于三文件 MSC公司： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 05C90年 图论的应用 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 62A09号 统计学中的图形方法 2015年1月62日 贝叶斯推断 62件 统计学的应用 68立方英尺 知识表示 关键词：分级树;图形模型;贝叶斯模型选择;Dirichlet分布;贝叶斯因子;预测;离散时间;系列;因果推理;功率稳定模型;多过程模型;群集 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Freeman}和\textit{J.Q.Smith}，贝叶斯分析。6，第2号，279--305（2011；Zbl 1330.62337） 全文： 内政部 欧几里得