A Bayesian hierarchical model for related densities by using Pólya trees
A Bayesian hierarchical model for related densities by using Pólya trees
复制标题
使用 Pólya 树计算相关密度的贝叶斯分层模型
DOI：
10.1111/rssb.12346
复制
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ma, Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Christensen, Jonathan;Ma, Li
贝叶斯分层模型用于共享相关样本之间的信息，并获得样本水平参数、共同结构和样本间变异的更准确估计。当感兴趣的参数是连续变量的分布或密度时，需要连续分布的分层模型。在文献中已经使用狄利克雷过程和相关过程的扩展描述了各种这样的模型，通常作为混合核的参数的分布。我们提出了一个新的层次模型的基础上的Pólya树，它可以直接建模的密度，并享有一些计算优势的Dirichlet过程。Pólya树还可以对样本之间的变化进行更灵活的建模，提供更明智的收缩，并允许对分散函数进行后验推断，从而量化样本密度之间的变化。我们还展示了如何将该模型扩展到集群样本的情况下，所观察到的样本被认为是从几个潜在的人口。
Bayesian hierarchical models are used to share information between related samples and to obtain more accurate estimates of sample level parameters, common structure and variation between samples. When the parameter of interest is the distribution or density of a continuous variable, a hierarchical model for continuous distributions is required. Various such models have been described in the literature using extensions of the Dirichlet process and related processes, typically as a distribution on the parameters of a mixing kernel. We propose a new hierarchical model based on the Pólya tree, which enables direct modelling of densities and enjoys some computational advantages over the Dirichlet process. The Pólya tree also enables more flexible modelling of the variation between samples, providing more informed shrinkage and permitting posterior inference on the dispersion function, which quantifies the variation between sample densities. We also show how the model can be extended to cluster samples in situations where the observed samples are believed to have been drawn from several latent populations.
登录
查看更多内容
使用边缘化嵌套狄利克雷过程进行聚类分布
影响因子：
1.9
作者：
D. Zuanetti;P. Müller;Yitan Zhu;Shengjie Yang;Yuan Ji
通讯作者：
Yuan Ji
复合随机测量及其在贝叶斯非参数中的应用
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
作者：
Jim E. Griffin;F. Leisen
通讯作者：
F. Leisen
影响因子：
4.5
作者：
Wong, Wing H.;Ma, Li
通讯作者：
Ma, Li
影响因子：
4.4
作者：
Ma, Li
通讯作者：
Ma, Li
DOI：
10.1198/016214508000000553
发表时间：
2008-09-01
影响因子：
3.7
作者：
Rodriguez, Abel;Dunson, David B.;Gelfand, Alan E.
通讯作者：
Gelfand, Alan E.