Marginal log-linear parameters for graphical Markov models.
Marginal log-linear parameters for graphical Markov models.
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DOI：
10.1111/rssb.12020
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发表时间：
2013-09-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Richardson TS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Evans RJ;Richardson TS
边际对数线性（MLL）模型为多元离散数据提供了一种灵活的方法。线性约束下的MLL参数化导致了各种各样的模型，包括由条件独立定义的模型。我们介绍了一个子类的MLL模型，对应于无环有向混合图（ADMG）下通常的全球马尔可夫性质。我们的特点是，精确的图形所得到的参数化是变化无关的。MLL方法提供了ADMG模型的最小约束列表方面的第一个描述。参数化也很容易适应稀疏建模技术，我们说明使用几个例子的真实的数据。
Marginal log-linear (MLL) models provide a flexible approach to multivariate discrete data. MLL parametrizations under linear constraints induce a wide variety of models, including models defined by conditional independences. We introduce a subclass of MLL models which correspond to Acyclic Directed Mixed Graphs (ADMGs) under the usual global Markov property. We characterize for precisely which graphs the resulting parametrization is variation independent. The MLL approach provides the first description of ADMG models in terms of a minimal list of constraints. The parametrization is also easily adapted to sparse modelling techniques, which we illustrate using several examples of real data.
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影响因子：
4.5
作者：
DARROCH, JN;LAURITZEN, SL;SPEED, TP
通讯作者：
SPEED, TP
影响因子：
1.6
作者：
Forcina, A.;Lupparelli, M.;Marchetti, G. M.
通讯作者：
Marchetti, G. M.
DOI：
10.1111/j.1467-9876.2011.01034.x
发表时间：
2012-01-01
影响因子：
1.6
作者：
Ekholm, Anders;Jokinen, Jukka;Smith, Peter W. F.
通讯作者：
Smith, Peter W. F.
DOI：
10.1111/j.1467-842x.1997.tb00691.x
发表时间：
1997-12-01
期刊：
AUSTRALIAN JOURNAL OF STATISTICS
影响因子：
--
作者：
Kauermann, G
通讯作者：
Kauermann, G
DOI：
10.1111/j.1467-9868.2007.00636.x
发表时间：
2008-01-01
影响因子：
5.8
作者：
Drton, Mathias;Richardson, Thomas S.
通讯作者：
Richardson, Thomas S.