系统发育印度 buffet 过程的后验收缩率
机器学习
2015-05-21 v2 统计理论
定量方法
应用统计
统计理论
摘要
通过将先验分布表示为一般随机过程，非参数贝叶斯方法提供了一种灵活的方式来融入先验知识并在统计推断中约束潜在结构。印度 buffet 过程（IBP）就是这样一个例子，可用于定义无限二元特征上的先验分布，其中假设主体间具有交换性。系统发育印度 buffet 过程（pIBP）是 IBP 的一种衍生形式，它通过根树上的随机过程（类似于系统发育学中用于描述主体间关系的方法）实现对主体间非交换性的建模。在本文中，我们在二元因子模型下研究了 IBP 和 pIBP 的理论性质。我们建立了 IBP 和 pIBP 的后验收缩率，并通过模拟研究证实了这些理论结果。这是首项解决 IBP 和 pIBP 后验行为频率学派性质的工作。我们还通过将 pIBP 先验应用于癌症基因组学领域的真实数据示例，展示了其实用性，该示例中主体间的交换性被违背。
引用
@article{arxiv.1307.8229,
title = {Posterior Contraction Rates of the Phylogenetic Indian Buffet Processes},
author = {Mengjie Chen and Chao Gao and Hongyu Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.8229},
year = {2015}
}