Consistent nonparametric Bayesian inference for discretely observed scalar diffusions
Consistent nonparametric Bayesian inference for discretely observed scalar diffusions
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离散观测标量扩散的一致非参数贝叶斯推理
DOI：
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
H. Zanten
中科院分区：
文献类型：
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作者：
F. Meulen;H. Zanten
研究了离散时间低频数据下一维遍历扩散模型的非参数漂移估计问题的贝叶斯方法。我们给出了后验一致性的条件，并验证了这些条件的具体先验，包括先验小波展开的基础上。
We study Bayes procedures for the problem of nonparametric drift estimation for one-dimensional, ergodic diffusion models from discrete-time, low-frequency data. We give conditions for posterior consistency and verify these conditions for concrete priors, including priors based on wavelet expansions.