矩阵变量时间序列数据的缺失观测分析
统计方法学
2009-01-27 v1 应用统计
摘要
为矩阵变量动态线性模型 (MV-DLMs) 开发了贝叶斯推断，以允许对观测时间序列矩阵的任何子向量或子矩阵进行缺失观测分析。我们提出了对逆 Wishart 分布和矩阵 分布的修正，用自由度的对角矩阵替换标量自由度。随后重新定义了 MV-DLM，并提出了针对缺失观测的更新算法的修正方案。
引用
@article{arxiv.0805.3831,
title = {Missing observation analysis for matrix-variate time series data},
author = {K. Triantafyllopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:0805.3831},
year = {2009}
}
备注
11 pages, 1 figure