Bayesian precision and covariance matrix estimation for graphical Gaussian models with edge and vertex symmetries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Graphical Gaussian models with edge and vertex symmetries were introduced by Højsgaard & Lauritzen (2008), who gave an algorithm for computing the maximum likelihood estimate of the precision matrix for such models. In this paper, we take a Bayesian approach to its estimation. We consider only models with symmetry constraints and which thus form a natural exponential family with the precision matrix as the canonical parameter. We identify the Diaconis–Ylvisaker conjugate prior for these models, develop a scheme to sample from the prior and posterior distributions, and thus obtain estimates of the posterior mean of the precision and covariance matrices. Such a sampling scheme is essential for model selection in coloured graphical Gaussian models. In order to verify the precision of our estimates, we derive an analytic expression for the expected value of the precision matrix when the graph underlying our model is a tree, a complete graph on three vertices, or a decomposable graph on four vertices with various symmetries, and we compare our estimates with the posterior mean of the precision matrix and the expected mean of the coloured graphical Gaussian model, that is, of the covariance matrix. We also verify the accuracy of our estimates on simulated data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle