A Recursive Algorithm for Nonparametric Analysis with Missing Data

The mixture of Dirichlet processes posterior that arises in nonparametric Bayesian analysis has been analysed most effectively using Markov chain Monte Carlo. As a computationally simple alternative, we introduce a recursive approximation based on one-step posterior predictive distributions. Asympto... Ausführliche Beschreibung

1. Person: Newton, Michael A.
Weitere Personen: Zhang, Yunlei verfasserin
Quelle: in Biometrika : a journal for the statistical study of biological problems Vol. 86, No. 1 (1999), p. 15-26
Weitere Artikel
Format: Online-Artikel
Sprache: English
Veröffentlicht: 1999
Beschreibung: Online-Ressource
Schlagworte: research-article
Dirichlet Process
Interval Censoring
Nonparametric Bayesian Analysis
Nonparametric Mixture
Nonparametric Maximum Likelihood
Polya Urn
Prior Feedback
Quasi-Bayes
Self-Consistency
Stochastic Approximation
Truncation
Online Zugang: Volltext
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Tags: Hinzufügen
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Anmerkung: Copyright: Copyright 1999 Biometrika Trust

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