کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1145447 | 1489667 | 2015 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Asymptotic normality in the maximum entropy models on graphs with an increasing number of parameters
ترجمه فارسی عنوان
عادی همبستگی در حداکثر مدل آنتروپی بر روی نمودار با افزایش تعداد پارامترها
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
چکیده انگلیسی
Maximum entropy models, motivated by applications in neuron science, are natural generalizations of the ββ-model to weighted graphs. Similar to the ββ-model, each vertex in maximum entropy models is assigned a potential parameter, and the degree sequence is the natural sufficient statistic. Hillar and Wibisono (2013) have proved the consistency of the maximum likelihood estimators. In this paper, we further establish the asymptotic normality for any finite number of the maximum likelihood estimators in the maximum entropy models with three types of edge weights, when the total number of parameters goes to infinity. Simulation studies are provided to illustrate the asymptotic results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 133, January 2015, Pages 61–76
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 133, January 2015, Pages 61–76
نویسندگان
Ting Yan, Yunpeng Zhao, Hong Qin,