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Originaltitel:
Identifiability and Statistical Inference in Latent Variable Modeling
Übersetzter Titel:
Identifizierbarkeit und Statistische Inferenz in Modellen mit Latenten Variablen
Autor:
Sturma, Nils B.
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Lehrstuhl für Mathematische Statistik (Prof. Drton)
Betreuer:
Drton, Mathias (Prof., Ph.D.)
Gutachter:
Drton, Mathias (Prof., Ph.D.); Hansen, Niels Richard (Prof., Ph.D.); Zwiernik, Piotr (Assoc. Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAT Mathematik
TU-Systematik:
MAT 620
Kurzfassung:
In this publication-based dissertation, we study latent variable models in parametric settings. Since latent variable models are families of marginal distributions, they generally feature a complicated geometry that may lead to identifiability issues and failures of standard inference methods. For example, the models often contain irregular points like algebraic singularities, where well-known methods such as the likelihood ratio test or Wald test are no longer valid. One contribution of this th...     »
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Dissertation untersuchen wir Modelle mit latenten Variablen in parametrischen Settings. Da Modelle mit latenten Variablen Familien von Randverteilungen sind, weisen sie oft eine komplizierte Geometrie auf, die zu Identifizierbarkeitsproblemen und zum Versagen von Inferenzmethoden führt. Zum Beispiel können die Modelle irreguläre Punkte wie algebraische Singularitäten enthalten, an denen Methoden wie der Likelihood-Ratio-Test oder der Wald-Test nicht mehr gültig sind. In dieser Arbeit e...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1745362
Eingereicht am:
17.06.2024
Mündliche Prüfung:
24.09.2024
Dateigröße:
4583072 bytes
Seiten:
196
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240924-1745362-1-5
Letzte Änderung:
12.11.2024
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