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copula模型的贝叶斯序贯设计。(英语) Zbl 1447.62091
摘要:贝叶斯设计要求在实验中确定可控变量的值,以最大化随后收集的数据将获得的信息,该领域的大多数研究都集中在产生单变量响应的实验上。本文提出了一种稳健且计算效率高的贝叶斯设计方法,用于推导产生二元离散和混合响应的实验设计。为了构造响应的联合分布,考虑Copula模型,并采用序贯蒙特卡罗算法来减少推导序列设计所需的计算量。考虑到总熵效用函数,对Copula模型的参数估计和模型辨识的双重实验目标进行了设计。结果表明,在我们的框架内构建的设计能够精确地估计模型参数,并且可以区分不同竞争Copula模型。然而,对于产生二元和连续数据的实验来说,区分Copula模型似乎需要大量的数据点,这可能会限制我们方法的一般适用性和/或在产生多个响应的实验中可以考虑的实验目标的范围。

理学硕士:
6205年 最优统计设计
6205年 序贯统计设计
62L12 序贯估计
2005年6月6日 多元概率分布的特征和结构理论;接合部
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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