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贝叶斯空间同质回归模型
1
作者
陈梦瑶
戴微
金百锁
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2023年第4期491-505,共15页
对于高维空间回归问题,本文提出了一种有效的稀疏贝叶斯模型.通过引入分层高斯马尔可夫随机场先验,模型可以获取稀疏的空间变化参数,同时对于相邻的空间区域也可以获取同质的参数.相较于传统的采样方法,本文采用一种快速收敛的变分EM算...
对于高维空间回归问题,本文提出了一种有效的稀疏贝叶斯模型.通过引入分层高斯马尔可夫随机场先验,模型可以获取稀疏的空间变化参数,同时对于相邻的空间区域也可以获取同质的参数.相较于传统的采样方法,本文采用一种快速收敛的变分EM算法进行后验推断.对于M步,最优化问题可以通过简单的变形转化为经典的自适应lasso问题进行快速求解.通过数值模拟可以发现模型在参数估计和变量选择问题上取得较好的效果.最后模型用来分析欧洲社会人口学因素对各国新冠死亡率的影响.
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关键词
空间回归
贝叶斯
高斯马尔可夫随机场
同质性
变分EM
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职称材料
题名
贝叶斯空间同质回归模型
1
作者
陈梦瑶
戴微
金百锁
机构
中国科学技术大学管理学院统计与金融系
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2023年第4期491-505,共15页
基金
国家自然科学基金项目(批准号:7201101228、71873128)资助。
文摘
对于高维空间回归问题,本文提出了一种有效的稀疏贝叶斯模型.通过引入分层高斯马尔可夫随机场先验,模型可以获取稀疏的空间变化参数,同时对于相邻的空间区域也可以获取同质的参数.相较于传统的采样方法,本文采用一种快速收敛的变分EM算法进行后验推断.对于M步,最优化问题可以通过简单的变形转化为经典的自适应lasso问题进行快速求解.通过数值模拟可以发现模型在参数估计和变量选择问题上取得较好的效果.最后模型用来分析欧洲社会人口学因素对各国新冠死亡率的影响.
关键词
空间回归
贝叶斯
高斯马尔可夫随机场
同质性
变分EM
Keywords
spatial regression
Bayesian
gaussian markov random field prior
homogeneous
variational EM
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
贝叶斯空间同质回归模型
陈梦瑶
戴微
金百锁
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2023
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