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实证因子模型的贝叶斯半参数分析和模型比较
实证因子模型的贝叶斯半参数分析和模型比较
来源 :应用概率统计 | 被引量 : 0次 | 上传用户:a1028399914
【摘 要】
:
为了解决多元数据的异质性,对因子分析模型建立了贝叶斯半参数程序.方法依赖于有限混合分布空间上先验分布的使用.分块吉布斯抽样器用以进行后验分析.Lv测度和贝叶斯因子给出
【作 者】
:
夏业茂
刘应安
【机 构】
:
南京林业大学应用数学系
【出 处】
:
应用概率统计
【发表日期】
:
2016年2期
【关键词】
:
因子分析模型
有限维Drichlet过程先验
分块吉布斯抽样器
模型比较
confirmatory factor model
finite dimension
【基金项目】
:
supported by the National Natural Science Foundation of China(11471161), the Nanjing Forestry University Grant(163101004), the Nanjing Science and Technology Innovation Item(013101001)
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为了解决多元数据的异质性,对因子分析模型建立了贝叶斯半参数程序.方法依赖于有限混合分布空间上先验分布的使用.分块吉布斯抽样器用以进行后验分析.Lv测度和贝叶斯因子给出模型比较.基于广义加权中国餐馆算法,给出了半参数模型下数据似然的计算.经验结果显示了方法的有效性。
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