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贝叶斯层次模型的敏感性分析。 (英语) 兹比尔1335.62059

摘要:先验敏感性检验在应用贝叶斯分析中起着重要作用。对于贝叶斯层次模型来说尤其如此,在这种模型中,层次中较深层的参数的可解释性变得具有挑战性。此外,缺乏信息以及可识别性问题可能意味着此类模型的先验分布对后验推断有不良影响。尽管它很重要,但目前仍在使用非正式的先验敏感性分析方法。它们需要使用特别修改的基本先验参数值对模型进行重复修正。其他用于先验灵敏度分析的正式方法在实践中缺乏普及性,主要是因为它们的计算成本高,并且缺乏软件实现。我们提出了一种快速准确的先验灵敏度分析的形式化方法。它量化了灵敏度,而无需重新设置模型。通过一系列示例,我们展示了我们的方法如何用于检测某些参数的高先验灵敏度以及可能的超参数化贝叶斯层次模型中的可识别性问题。

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2015年1月62日 贝叶斯推断
62层35 鲁棒性和自适应程序(参数推断)
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