区分的多項式系列モデルにおける経験的事前と事後集中【JST・京大機械翻訳】

Liu Chang; Martin Ryan; Shen Weining

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220414155523 整理番号：22P0043310

区分的多項式系列モデルにおける経験的事前と事後集中【JST・京大機械翻訳】

Empirical priors and posterior concentration in a piecewise polynomial sequence model

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発行年： 2017年12月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月31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)

構造化線形モデルにおける高次元パラメータに関する推論は重要な統計的問題である。本論文では,区分的多項式Gaussシーケンスモデルの事例に焦点を当て,既存の方法と比較して,適応ミニマックス事後濃度レートを楽し,構造学習特性を改善した新しい経験的Bayes解を開発した。さらに,経験的事前の共役形式のおかげで,事後計算は高速で容易である。また,数値的用例は,種々のシナリオの範囲にわたる既存の方法と比較して,この方法の強い有限サンプル性能を強調する。【JST・京大機械翻訳】

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統計学

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