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隐马尔可夫因子分析模型的半参数贝叶斯分析
被引量:
7
1
作者
夏业茂
勾建伟
刘应安
《高校应用数学学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2015年第1期17-30,共14页
因子模型在刻画潜在因素(因子)与观测变量间的影响关系并进而解释多元观测指标(变量)间的相关性方面具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰,偏态等特性.将经典的因子分析延伸到带有时齐隐马尔可夫模型的动力因子模...
因子模型在刻画潜在因素(因子)与观测变量间的影响关系并进而解释多元观测指标(变量)间的相关性方面具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰,偏态等特性.将经典的因子分析延伸到带有时齐隐马尔可夫模型的动力因子模型,并建立了半参数贝叶斯分析程序.分块GIBBS抽样器用以后验抽样.经验结果展示所建立的统计程序是有效的.
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关键词
隐马尔可夫模型
因子分析模型
半
参数
贝叶斯
分块GIBBS抽样器
下载PDF
职称材料
题名
隐马尔可夫因子分析模型的半参数贝叶斯分析
被引量:
7
1
作者
夏业茂
勾建伟
刘应安
机构
南京林业大学理学院
出处
《高校应用数学学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2015年第1期17-30,共14页
基金
国家自然科学基金(11471161)
南京林业大学高学历人才项目(163101004)
南京市科技创新择优资助项目(013101001)
文摘
因子模型在刻画潜在因素(因子)与观测变量间的影响关系并进而解释多元观测指标(变量)间的相关性方面具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰,偏态等特性.将经典的因子分析延伸到带有时齐隐马尔可夫模型的动力因子模型,并建立了半参数贝叶斯分析程序.分块GIBBS抽样器用以后验抽样.经验结果展示所建立的统计程序是有效的.
关键词
隐马尔可夫模型
因子分析模型
半
参数
贝叶斯
分块GIBBS抽样器
Keywords
hidden Markov model
factor analysis model
Bayesian semiparametric analysis
blocked Gibbs sampler
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
O212.4 [理学—数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
隐马尔可夫因子分析模型的半参数贝叶斯分析
夏业茂
勾建伟
刘应安
《高校应用数学学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2015
7
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