楕円部分相関グラフにおける依存性【JST・京大機械翻訳】

Rossell David; Zwiernik Piotr

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202283272300 整理番号：22P0140574

楕円部分相関グラフにおける依存性【JST・京大機械翻訳】

Dependence in elliptical partial correlation graphs

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発行年： 2020年04月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Gaussモデルは,グラフィカルモデルの研究と解釈を促進する強い特性を与える。特に,それは条件付き独立性と部分相関とそれらの徴候を決定する正の関係の研究を減少させる。Gauss度が部分相関グラフを保持しないとき,グラフィカルモデルの有用な緩和であるが,それらが含む情報(線形会合の明らかな欠如)は明らかではない。より柔軟であるが,強い性質を埋め込むか,あるいは単純な解釈をもたらさない,Gaussと他のファミリー間の中間地として楕円と経楕円分布を研究した。楕円ファミリーとトランス楕円コピュラモデルにおけるゼロ部分相関の意味を特性化し,Gaussケースから多くの依存性構造を保持することを示した。正の依存性に関して,著者らは,全ての次元に対して次数2の多変量完全正値である楕円分布が本質的にGaussであることを含む,楕円分布を含む(トランス)楕円グラフモデルを学習するための不可解性結果を証明した。次に,緩和として正の部分相関を解釈する方法を示し,忠実性とSimpsonのパラドックスに関連する重要な特性を得た。著者らは,S&P500データにおけるテール依存性を研究するためのトランス楕円モデルポテンシャルと,正則化推論を改善するための陽性性を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

光の散乱,回折,干渉 , レーザ一般 , 統計学 , 光の屈折,反射,分散,偏向,吸収,透過

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