在气溶胶粒径分布估计中利用信息先验进行随时间变化的混合模型估计
应用统计
2014-04-17 v1
摘要
本文探讨了在多个时间点使用信息先验进行混合模型估计的问题。利用实际和模拟的气溶胶粒径分布 (PSD) 数据样本，比较了几种不同的信息先验和一个独立先验。气溶胶 PSD 的测量是指气溶胶粒子按其尺寸的浓度分布，其性质通常是多模态的，并以频繁的时间间隔收集。研究发现，使用信息先验能更好地识别每个时间点的分量参数，并更清晰地建立参数随时间变化的模式。文中还讨论了这一发现的一些注意事项。
引用
@article{arxiv.1404.4244,
title = {Using informative priors in the estimation of mixtures over time with application to aerosol particle size distributions},
author = {Darren Wraith and Kerrie Mengersen and Clair Alston and Judith Rousseau and Tareq Hussein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1404.4244},
year = {2014}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/13-AOAS678 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)