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Originaltitel:
Pair-copula constructions for non-Gaussian Bayesian networks
Übersetzter Titel:
Pair-Copula-Konstruktionen für nichtgaußsche Bayes-Netze
Autor:
Bauer, Alexander
Jahr:
2013
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
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.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1127589
Eingereicht am:
12.12.2012
Mündliche Prüfung:
22.02.2013
Dateigröße:
2331807 bytes
Seiten:
117
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20130222-1127589-0-1
Letzte Änderung:
28.06.2013
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