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实证因子模型的贝叶斯半参数分析和模型比较(英文)
被引量:
2
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作者
夏业茂
刘应安
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2016年第2期157-183,共27页
为了解决多元数据的异质性,对因子分析模型建立了贝叶斯半参数程序.方法依赖于有限混合分布空间上先验分布的使用.分块吉布斯抽样器用以进行后验分析.L_v测度和贝叶斯因子给出模型比较.基于广义加权中国餐馆算法,给出了半参数模型下数...
为了解决多元数据的异质性,对因子分析模型建立了贝叶斯半参数程序.方法依赖于有限混合分布空间上先验分布的使用.分块吉布斯抽样器用以进行后验分析.L_v测度和贝叶斯因子给出模型比较.基于广义加权中国餐馆算法,给出了半参数模型下数据似然的计算.经验结果显示了方法的有效性.
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关键词
因子分析模型
有限维Drichlet过程先验
分块吉布斯抽样器
模型比较
下载PDF
职称材料
题名
实证因子模型的贝叶斯半参数分析和模型比较(英文)
被引量:
2
1
作者
夏业茂
刘应安
机构
南京林业大学应用数学系
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2016年第2期157-183,共27页
基金
supported by the National Natural Science Foundation of China(11471161)
the Nanjing Forestry University Grant(163101004)
the Nanjing Science and Technology Innovation Item(013101001)
文摘
为了解决多元数据的异质性,对因子分析模型建立了贝叶斯半参数程序.方法依赖于有限混合分布空间上先验分布的使用.分块吉布斯抽样器用以进行后验分析.L_v测度和贝叶斯因子给出模型比较.基于广义加权中国餐馆算法,给出了半参数模型下数据似然的计算.经验结果显示了方法的有效性.
关键词
因子分析模型
有限维Drichlet过程先验
分块吉布斯抽样器
模型比较
Keywords
confirmatory factor model
finite dimensional Dirichlet prcocess prior
blocked Gibbs sampler
model comparison
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
实证因子模型的贝叶斯半参数分析和模型比较(英文)
夏业茂
刘应安
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2016
2
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