关于计数数据的全局-局部收缩先验
统计方法学
2020-08-18 v2
摘要
全局-局部收缩先验已被公认为一类有用的先验,其能够将微小信号强烈收缩至先验均值,同时使大信号保持不收缩。尽管此类先验在高斯响应下已被广泛讨论,我们在实践中频繁遇到计数响应,而此前的全局-局部收缩先验知识无法直接套用。本文中,我们讨论用于分析计数序列的全局-局部收缩先验。我们给出了充分必要条件,使得后验均值对非常大的信号保持观测值不变,即所谓的尾部鲁棒性(tail robustness)性质。接着,我们提出可近似或精确满足所推导条件的易处理先验,并开发了用于贝叶斯推断的高效后验计算算法。所提方法无需调参,即所有超参数均基于数据自动估计。我们通过模拟及对真实数据集的应用展示了所提方法。
引用
@article{arxiv.1907.01333,
title = {On Global-local Shrinkage Priors for Count Data},
author = {Yasuyuki Hamura and Kaoru Irie and Shonosuke Sugasawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.01333},
year = {2020}
}
备注
28 pages (main text) + 14 pages (supplementary material)