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Modellselektion in DAGs mittels Reversible Jump MCMC

Eva-Maria Fronk

ISBN 978-3-89722-847-4
140 pages, year of publication: 2002
price: 40.50 €
Assoziationsstrukturen und ein-oder wechselseitige Einflüsse zu erfassen ist ein klassisches Anliegen der Statistik. In der vorliegenden Arbeit wird dazu auf das Konzept gerichteter azyklischer Graphen (directed azyclic graphs, kurz: DAGs) zurückgegriffen, mit Hilfe derer sich sowohl bedingte als auch marginale Unabhängigkeiten darstellen lassen. Ausgehend von der Annahme einer multivariaten Normalverteilung wird die Modellselektion auf binäre Variablen und schließlich auf den gemischtenFall (d.h. stetige und diskrete Variablen) übertragen.

Dabei wird ein bayesianischen Ansatzes, nämlich ein sogenannter Reversible Jump MCMC Algorithmus verwendet, welcher den selektierten DAGs posteriori Wahrscheinlichkeiten zuordnet und somit eine sinnvolle Interpretation der Ergebnisse zuläßt. - Der Algorithmus ist innerhalb des Programmpakets BayesX implementiert, und die beschriebene Modellselektion für interessierte Anwender jederzeit frei zugänglich.

Keywords:
  • Bayesianische Modellselektion
  • Reversible Jump MCMC
  • Graphische Modelle
  • Azyhlische Graphen

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