Nový R balíček pro Bayesovský odhad vícerozměrných normálních směsí umožňující nalezení počtu komponent směsi a intervalově-cenzorovaná data
Abstrakt
R balíček mixAK je představen. který implementuje rutiny pro semiparametrický odhad hustoty pomocí normálních směsí pomocí Markov řetěz Monte Carlo (MCMC) metodiky. Kromě výroby výstupu MCMC, balík počítá zadní souhrnné statistiky za důležité charakteristiky vybavená distribuce nebo vypočítá a vizualizuje zadní prediktivní hustotu.
Pro odhad modelů, trestán očekávané deviace (PED) a deviace informační kritérium (DIC) je přímo počítá která umožňuje výběr složek směsi. Navíc, s více proměnnými-vpravo, vlevo-a interval-censored pozorování jsou povoleny.
U jednorozměrných problémů, byl reverzibilní skok MCMC algoritmu realizovány a mohou být použity pro společný odhad parametrů směsi a počet komponent směsi. Jsme krátce projdete implementovaných algoritmů a ukazují použití balíku na tři konkrétní příklady různých složitosti.