边可交换网络中的截断模拟与推断
统计理论
2021-09-15 v3 统计理论
摘要
边可交换概率网络模型将边生成为来自离散测度的独立同分布序列，为潜网络性质的统计推断提供了简便手段。该测度常使用来自贝叶斯非参数（BNP）离散先验的实现的自乘积构造；但与标准 BNP 模型不同，自乘积测度先验不与似然共轭，阻碍了精确模拟与推断算法的发展。通过离散测度的有限截断进行近似是一种直接替代方案，但会带来未知的近似误差。本文中，我们开发了基于截断的随机自乘积测度模型中前向模拟与后验推断的方法，并作为截断水平的函数提供了结果质量的理论保证。我们提出的技术具有一般性，可推广至更广泛的离散贝叶斯非参数模型类。
引用
@article{arxiv.2005.08136,
title = {Truncated Simulation and Inference in Edge-Exchangeable Networks},
author = {Xinglong Li and Trevor Campbell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.08136},
year = {2021}
}