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Originaltitel:
Pair-copula constructions for non-Gaussian Bayesian networks 
Übersetzter Titel:
Pair-Copula-Konstruktionen für nichtgaußsche Bayes-Netze 
Jahr:
2013 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Mathematik 
Betreuer:
Czado, Claudia (Prof., Ph.D.) 
Gutachter:
Czado, Claudia (Prof., Ph.D.); Cooke, Roger M. (Prof., Ph.D.); Joe, Harry (Prof., Ph.D.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
MAT Mathematik 
Schlagworte (SWD):
Bayes-Netz; Bedingte Unabhängigkeit; Kopula Mathematik; Multivariate Analyse 
TU-Systematik:
MAT 627d; MAT 058d 
Kurzfassung:
We propose a new multivariate statistical model that permits non-Gaussian distributions as well as the inclusion of conditional independence assumptions specified by a directed acyclic graph. This combination of features is achieved by using pair-copula constructions. We provide routines for random sampling and likelihood inference, and investigate model selection. Structure estimation is facilitated using a version of the PC algorithm that is based on a novel test for conditional independence. 
Übersetzte Kurzfassung:
Wir schlagen ein multivariates statistisches Modell vor, welches die Anpassung nichtgaußscher Verteilungen mit durch einen azyklischen Digraphen gegebenen bedingten Unabhängigkeiten erlaubt. Die Grundlage dafür liefern Pair-Copula-Konstruktionen. Wir beschreiben Verfahren zur Erzeugung von Zufallszahlen und zur ML-Schätzung, und untersuchen Modellwahlstrategien. Die Schätzung des Graphen erfolgt durch eine Variante des PC-Algorithmus mit einem neu entwickelten Test auf bedingte Unabhängigkeit. 
Mündliche Prüfung:
22.02.2013 
Dateigröße:
2331807 bytes 
Seiten:
117 
Letzte Änderung:
28.06.2013