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Composite Marginal Likelihood

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  1. TOOL · CL_128384 ·

    相关高斯序列模型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的经验贝叶斯估计新方法。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估计量实现了$n_*^{-1/2}$的收敛速率，其中$n_*$是有效样本量，在一般依赖条件下证明了接近最优的速率。该方法已应用于贝叶斯线性回归和贝叶斯非线性单索引模型，利用了辅助统计量的高维分布。