中文

对称不变高斯模型空间中的模型选择

统计理论 2022-05-17 v3 数学物理 math.MP 表示论 统计理论

摘要

我们考虑随机变量 Z=(Z1,,Zp)Z=(Z_1,\ldots, Z_p) 的多元零均值高斯模型,其在 {1,,p}\{1,\ldots, p\} 的置换群子群作用下不变。利用对称群在实数域上的表示理论,我们推导了协方差参数 Σ\Sigma 的最大似然估计的分布,以及精度参数 K=Σ1K=\Sigma^{-1} 的Diaconis-Ylvisaker共轭先验归一化常数的解析表达式。因此我们可在由对称群子群作用不变的完全高斯模型类(也可称为完全RCOP模型)中执行贝叶斯模型选择。我们以维度 44 的玩具示例及若干循环群内选择的示例(包括 p=100p=100 的高维示例)说明我们的结果。

关键词

引用

@article{arxiv.2004.03503,
  title  = {Model selection in the space of Gaussian models invariant by symmetry},
  author = {Piotr Graczyk and Hideyuki Ishi and Bartosz Kołodziejek and Hélène Massam},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2004.03503},
  year   = {2022}
}

备注

28 pages of the main text, 15 pages of the Supplementary material, 6 figures, 5 tables. Accepted to Annals of Statistics