کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7546406 | 1489632 | 2018 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Efficient likelihood computations for some multivariate Gaussian Markov random fields
ترجمه فارسی عنوان
محاسبات احتمال موثر برای برخی از مناطق تصادفی گاوسی مارکوف چند متغیره
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
چکیده انگلیسی
Data collected from spatial locations are often multivariate. Gaussian conditional autoregressive (CAR) models, also known as Gaussian Markov random fields, are frequently used to analyze such continuous data, or as models for the parameters of discrete distributions. Two difficulties in Gaussian maximum likelihood estimation are ensuring that the parameter estimates are allowable values, and computing the likelihood efficiently. It is shown here that, for some commonly-used multivariate CAR models, checking for allowable parameter values can be facilitated, and the likelihood can be computed very quickly.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 168, November 2018, Pages 185-200
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 168, November 2018, Pages 185-200
نویسندگان
L. Ippoliti, R.J. Martin, L. Romagnoli,