OPTIONAL POLYA TREE AND BAYESIAN INFERENCE
OPTIONAL POLYA TREE AND BAYESIAN INFERENCE
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DOI：
10.1214/09-aos755
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发表时间：
2010-06-01
影响因子：
4.5
通讯作者：
Ma, Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wong, Wing H.;Ma, Li
我们介绍了一个扩展的Polya树的方法来构建概率测度空间上的分布。通过使用可选的停止和可选的分裂变量选择，该构造产生了绝对连续的随机测量，并且分区上的分段光滑密度可以适应数据。由此产生的“可选的波利亚树”分布有很大的支持全变分拓扑结构，并产生后验分布，也是可选的波利亚树与可计算的参数值。
We introduce an extension of the Polya tree approach for constructing distributions on the space of probability measures. By using optional stopping and optional choice of splitting variables, the construction gives rise to random measures that are absolutely continuous with piecewise smooth densities on partitions that can adapt to fit the data. The resulting "optional Polya tree" distribution has large support in total variation topology and yields posterior distributions that are also optional Polya trees with computable parameter values.