本文選題：C-Vine模型　切入點(diǎn)：貝葉斯推斷　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2017年19期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：文章主要采用C-Vine模型,對(duì)模型進(jìn)行貝葉斯推斷。C-Vine模型利用二元Copula函數(shù)作為組塊構(gòu)造多維的相關(guān)結(jié)構(gòu),通過采用不同的二元Copula函數(shù)族來精確地捕捉變量間的相關(guān)性。采用Czado等提出的選擇準(zhǔn)則決定C-Vine模型的具體分解形式。利用AIC信息準(zhǔn)則選擇C-Vine模型中每條邊合適的Copula函數(shù)族。利用馬爾科夫鏈蒙特卡羅(MCMC)算法估計(jì)C-Vine模型的參數(shù)。最后,通過實(shí)例來研究序列間的相關(guān)性和相互影響。
[Abstract]:This paper mainly uses C-Vine model to carry on Bayesian inference. C-Vine model uses binary Copula function as block to construct multi-dimensional correlation structure. By using different families of binary Copula functions to accurately capture the correlation between variables, the selection criteria proposed by Czado et al are used to determine the specific decomposition form of C-Vine model. The AIC information criterion is used to select the appropriate C-Vine model with each edge. Copula function family. Using Markov chain Monte Carlo algorithm to estimate the parameters of C-Vine model. Finally, The correlation and interaction between sequences are studied by examples.
【作者單位】： 天津大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51378336)
【分類號(hào)】：O212.8

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3 王s，

本文編號(hào)：1630426