隐马尔可夫因子分析模型的半参数贝叶斯分析

被引：9

作者：

夏业茂

勾建伟

刘应安

机构：

[1] 南京林业大学理学院

来源：

高校应用数学学报A辑 | 2015年 / 30卷 / 01期

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;

D O I：

10.13299/j.cnki.amjcu.001846

中图分类号：

O212.8 [贝叶斯统计];

学科分类号：

070103 [概率论与数理统计];

摘要：

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.

引用

页码：17 / 30

页数：14

共 8 条

[1]

量化子空间分布隐马尔可夫模型 [J].

王新民 ;

姚天任 .

华中科技大学学报(自然科学版), 2003, (07) :16-18

[2]

Robust fitting of hidden Markov regression models under a longitudinal setting [J].

Maruotti, Antonello .

JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION, 2014, 84 (08) :1728-1747

[3]

Regime-Switching Bivariate Dual Change Score Model [J].

Chow, Sy-Miin ;

Grimm, Kevin J. ;

Filteau, Guillaume ;

Dolan, Conor V. ;

McArdle, John J. .

MULTIVARIATE BEHAVIORAL RESEARCH, 2013, 48 (04) :463-502

[4]

Hidden Markov models with t components. Increased persistence and other aspects [J].

Bulla, Jan .

QUANTITATIVE FINANCE, 2011, 11 (03) :459-475

[5]

Bayesian non‐parametric hidden Markov models with applications in genomics.[J].C.Yau;O.Papaspiliopoulos;G. O.Roberts;C.Holmes.Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology).2011, 1

[6]

Discrete latent Markov models for normally distributed response data [J].

Schmittmann, VD ;

Dolan, CV ;

Van der Maas, HLJ ;

Neale, MC .

MULTIVARIATE BEHAVIORAL RESEARCH, 2005, 40 (04) :461-488

[7]

On Bayesian Analysis of Mixtures with an Unknown Number of Components (with discussion).[J].Sylvia.Richardson;Peter J.Green.Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology).2002, 4

[8]

MAXIMUM-LIKELIHOOD-ESTIMATION AND IDENTIFICATION DIRECTLY FROM SINGLE-CHANNEL RECORDINGS [J].

FREDKIN, DR ;

RICE, JA .

PROCEEDINGS OF THE ROYAL SOCIETY B-BIOLOGICAL SCIENCES, 1992, 249 (1325) :125-132

← 1 →