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实体 Bayesian nonlinear single-index model

Bayesian nonlinear single-index model

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  1. RESEARCH · CL_128384 ·

    相关高斯序列的新经验贝叶斯方法

    研究人员开发了一种用于相关高斯序列模型中经验贝叶斯估计的新方法。该方法利用最大复合边际似然（CML）估计量，通过在似然函数中忽略相关性来有效处理依赖观测。CML估计量显示出以 $n_*^{-1/2}$ 的速率收敛，其中 $n_*$ 是有效样本量，表明在一般依赖性下接近最优速率。该方法应用于贝叶斯线性回归和贝叶斯非线性单指标模型，利用了辅助统计量的高维分布。