Scale Mixture(스케일 혼합물)란 무엇입니까?
Scale Mixture 스케일 혼합물 - Based on the latter, this paper proposes an extension of skew-gaussian noise based on the family of Scale Mixtures of Skew-normal (SMSN) distributions, which includes the skew- t , the skew-gaussian, and the gaussian noises as particular cases. [1] The key contribution of the paper is the theoretical formulation of such a state-space model which makes use of scale mixtures of Gaussians to yield an exact inference method. [2] Bayesian inference from this posterior is possible using an expanded hierarchy motivated by a scale mixture of double Pareto or truncated normal distributions. [3] In this paper, we provide an extension for partially linear models (PLMs) to allow the errors to follow a flexible class of two-piece distributions based on the scale mixtures of normal (TP-SMN) family. [4] We present general results on the univariate tail conditional expectation (TCE) and multivariate tail conditional expectation (MTCE) for location-scale mixture of elliptical distributions. [5] Specifically, the Laplace distribution can be decomposed as a scale mixture of Gaussian distributions, which makes it robust for the outliers. [6] This paper derives upper bounds for this measure of information for the case of two transmitting antennae and an arbitrary number of receiving antennae when the propagation matrix is assumed to follow a scale mixture of complex matrix variate normal distribution. [7] This paper proposes an EMG pattern classification method incorporating a scale mixture-based generative model. [8] In this work, we propose the use of finite mixture models based on a flexible class of scale mixtures of Skew-Normal distributions for serological data analysis. [9] In this paper, we proposed new hierarchical model for the Bayesian quantile regression by employing the scale mixture of normals mixing with truncated gamma distribution that stated by (Li and Lin, 2010) as Laplace prior distribution. [10] Estimation of the scale parameter of the scale mixture of a location–scale family under the scale-invariant loss function is considered. [11] Second-order Chebyshev–Edgeworth expansions are derived for various statistics from samples with random sample sizes, where the asymptotic laws are scale mixtures of the standard normal or chi-square distributions with scale mixing gamma or inverse exponential distributions. [12] Here, we introduce a more flexible finite mixture of factor analyzers based on the class of scale mixtures of canonical fundamental skew normal (SMCFUSN) distributions. [13] The unified skew-scale mixture of normal (SUSMN) distributions are subsequently discussed as a special case. [14] We extend the normal model by jointly modeling the unobserved covariate and the random errors by a finite mixture of scale mixture of skew-normal distributions. [15] To this end, we consider a scale mixture of fractional Ornstein-Uhlenbeck processes and introduce a fluctuating length scale in the corresponding covariance function. [16] The scale mixture of normal mixing with Rayleigh as representation of Laplace prior of β has introduced by Flaih et al[1]. [17] In this paper we consider a semiparametric regression model where the error follows a scale mixture of Gaussian distributions. [18] We consider estimation of the inverse scatter matrix Σ − 1 for a scale mixture of Wishart matrices under various Efron-Morris type losses, tr [ { Σ ˆ − 1 − Σ − 1 } 2 S k ] for k = 0 , 1 , 2. [19] The findings represent extensions of those of Marchand \& Strawderman (\cite{ms2020}) in two directions: {\bf (a)} from scale mixture of normals to the spherical class of distributions with Lebesgue densities and {\bf (b)} from completely monotone to concave $\rho'$ and $\ell'$. [20] A Bayesian semiparametric approach that models the innovation vector as an infinite location-scale mixture of multidimensional kernels with support on the positive orthant is used to address this major shortcoming of vMEM. [21] More precisely, a scale mixture of Normal distributions is updated to handle outliers and missing data issues for any types of data. [22] In this paper, we examine the finite mixture (FM) model with a flexible class of two-piece distributions based on the scale mixtures of normal (TP-SMN) family components. [23] Complications by using a heavy-tailed error distribution are resolved efficiently by representing these distributions as a scale mixture of normal distributions. [24] In the paper, multivariate probability distributions are considered that are representable as scale mixtures of multivariate elliptically contoured stable distributions. [25] We also obtain that the Bayes predictive density with respect to the harmonic prior π h ( θ , η ) = ‖ θ ‖ 2 − d ∕ η dominates q ˆ MRE simultaneously for all scale mixture of normals f. [26] A common unifying feature of these models is that the corresponding priors on the regression coefficients can be expressed as a scale mixture of normals. [27] In this paper, the scale mixtures of multivariate skew slash distributions is introduced. [28] We explore these representations by observing that the lasso penalty function corresponds to a scale mixture of truncated normal distribution (with exponential mixing densities). [29] We integrate an adapted multivariate Student-t distribution from amending the scale mixtures of normal distributions. [30] In this context, we develop a robust generalization of the MLMEC based on the scale mixtures of normal distributions. [31] The proof of convergence is based on modeling the aperture function as a random quantity, which assigns the source coefficients with prior probability distribution in the form of a “scale mixture of Gaussians” that enforces sparse solutions. [32] In this study, a scale mixture of normal distributions model is developed for classification and clustering of radar emitters. [33] A simple and efficient Gibbs sampling algorithm was developed for posterior inference using a scale mixture of uniform representation of the Bayesian bridge prior. [34] Nonlinear mixed-effects models with scale mixture of skew-normal distributions. [35] The random components of the present model are assumed to follow distributions that belong to scale mixtures of skew-normal (SMSN) distribution family, that encompasses distributions with light and heavy tails, such as skew-normal, skew-Student-t, skew-contaminated normal and skew-slash, as well as symmetrical versions of these distributions. [36] After 100 h at 1000 °C a complete decomposition takes place with the formation of a uniform, fine-scale mixture of W- and Cr-rich phases, typical for spinodal decomposition. [37] Computing the intractable posterior are often done with three-block Gibbs samplers (3BG), based on representing the shrinkage priors as scale mixtures of Normal distributions. [38] Let v be represented by scale mixtures of d-dimensional Euclid's hat (cutoff at short scale distances) with d\geq 2. [39] The SUNGH is a broad class of flexible distributions that includes various other well-known asymmetric and symmetric families such as the scale mixtures of skew-normal, the skew-normal generalized hyperbolic and its corresponding symmetric versions. [40] (2008) by incorporating thick-tails in the mean equation innovation using the scale mixture of normal distributions (SMN). [41] In order to address various uncertainties in real applications and make model training more convenient and efficient, the asymmetric Laplace distribution is represented as a scale mixture of Gaussian distribution, which is amenable to variational inference (VI for short) (Blei et al. [42] ABSTRACT We propose data generating structures which can be represented as the nonlinear autoregressive models with single and finite mixtures of scale mixtures of skew normal innovations. [43] ABSTRACT In this paper, we examine a nonlinear regression (NLR) model with homoscedastic errors which follows a flexible class of two-piece distributions based on the scale mixtures of normal (TP-SMN) family. [44]후자를 기반으로, 본 논문은 Skew-normal (Skew-normal) 분포의 Scale Mixtures의 계열을 기반으로 한 스큐-가우스 노이즈의 확장을 제안합니다. 여기에는 Skew-t , Skew-gaussian 및 가우스 노이즈가 특별한 경우로 포함됩니다. . [1] 논문의 주요 기여는 정확한 추론 방법을 산출하기 위해 가우시안 스케일 혼합물을 사용하는 상태 공간 모델의 이론적 공식화입니다. [2] 이 사후의 베이지안 추론은 이중 파레토 또는 잘린 정규 분포의 규모 혼합에 의해 동기가 부여된 확장된 계층을 사용하여 가능합니다. [3] 이 논문에서 우리는 오류가 정규(TP-SMN) 계열의 척도 혼합을 기반으로 하는 유연한 클래스의 두 조각 분포를 따를 수 있도록 부분 선형 모델(PLM)에 대한 확장을 제공합니다. [4] 타원 분포의 위치 규모 혼합에 대한 일변량 꼬리 조건부 기대(TCE) 및 다변량 꼬리 조건부 기대(MTCE)에 대한 일반적인 결과를 제시합니다. [5] 특히, 라플라스 분포는 가우스 분포의 규모 혼합으로 분해될 수 있으므로 이상값에 대해 견고합니다. [6] 이 논문은 전파 행렬이 복소수 행렬 변량 정규 분포의 규모 혼합을 따른다고 가정할 때 2개의 송신 안테나와 임의의 수의 수신 안테나의 경우에 대한 정보 측정의 상한을 유도합니다. [7] 본 논문에서는 스케일 혼합 기반 생성 모델을 통합한 EMG 패턴 분류 방법을 제안합니다. [8] 이 작업에서 우리는 혈청학적 데이터 분석을 위한 Skew-Normal 분포의 유연한 등급 혼합물에 기반한 유한 혼합물 모델의 사용을 제안합니다. [9] 본 논문에서는 (Li and Lin, 2010)에 의해 Laplace 사전 분포로 언급된 잘린 감마 분포와 혼합된 법선의 규모 혼합을 사용하여 베이지안 분위수 회귀에 대한 새로운 계층적 모델을 제안했습니다. [10] scale-invariant loss function에서 location-scale family의 scale mix의 scale parameter의 추정이 고려된다. [11] 2차 Chebyshev–Edgeworth 확장은 무작위 표본 크기의 표본에서 다양한 통계에 대해 파생됩니다. 여기서 점근법은 감마 또는 역 지수 분포를 혼합하는 표준 정규 또는 카이-제곱 분포의 척도 혼합입니다. [12] 여기에서는 표준 기본 왜곡 정규(SMCFUSN) 분포의 규모 혼합 클래스를 기반으로 하는 보다 유연한 요인 분석기의 유한 혼합을 소개합니다. [13] SUSMN(Unified skew-scale mix of normal) 분포는 특별한 경우로 이후에 논의됩니다. [14] 우리는 관측되지 않은 공변량과 무작위 오차를 공동으로 모델링함으로써 정규 모델을 확장합니다. [15] 이를 위해 분수 Ornstein-Uhlenbeck 프로세스의 스케일 혼합을 고려하고 해당 공분산 함수에 변동 길이 스케일을 도입합니다. [16] Flaih et al[1]은 β 이전의 Laplace를 나타내는 것처럼 Rayleigh와 일반 혼합의 규모 혼합을 도입했습니다. [17] 이 논문에서는 오차가 가우스 분포의 규모 혼합을 따르는 반모수 회귀 모델을 고려합니다. [18] 다양한 Efron-Morris 유형 손실, k = 0 , 1 , 2 에 대해 tr [ { Σ ˆ − 1 − Σ − 1 } 2 S k ] 하에서 Wishart 행렬의 규모 혼합에 대한 역산란 행렬 Σ − 1의 추정을 고려합니다. . [19] 이 발견은 두 가지 방향에서 Marchand \& Strawderman (\cite{ms2020})의 확장을 나타냅니다. } 완전한 모노톤에서 오목 $\rho'$ 및 $\ell'$로. [20] vMEM의 이러한 주요 단점을 해결하기 위해 혁신 벡터를 긍정적인 orthant를 지원하는 다차원 커널의 무한 위치 규모 혼합으로 모델링하는 베이지안 반모수 접근 방식이 사용됩니다. [21] 보다 정확하게는 정규 분포의 척도 혼합이 업데이트되어 모든 유형의 데이터에 대한 이상값 및 누락된 데이터 문제를 처리합니다. [22] 이 논문에서 우리는 정규(TP-SMN) 패밀리 구성요소의 스케일 혼합을 기반으로 하는 유연한 클래스의 2피스 분포를 사용하여 유한 혼합(FM) 모델을 조사합니다. [23] 꼬리가 두꺼운 오류 분포를 사용하여 발생하는 복잡성은 이러한 분포를 정규 분포의 규모 혼합으로 나타내어 효율적으로 해결됩니다. [24] 본 논문에서는 다변량 타원 등고선 안정 분포의 척도 혼합으로 표현 가능한 다변량 확률 분포를 고려하였다. [25] 우리는 또한 조화 사전 π h ( θ , η ) = ‖ θ ‖ 2 − d ∕ η 에 대한 베이즈 예측 밀도가 법선 f의 모든 규모 혼합에 대해 동시에 q ˆ MRE를 지배한다는 것을 얻습니다. [26] 이러한 모델의 공통된 통합 기능은 회귀 계수에 대한 해당 사전이 정규분포의 척도 혼합으로 표현될 수 있다는 것입니다. [27] 이 논문에서는 다변량 스큐 슬래시 분포의 스케일 혼합을 소개합니다. [28] 우리는 올가미 패널티 함수가 잘린 정규 분포(지수 혼합 밀도 포함)의 규모 혼합에 해당한다는 것을 관찰하여 이러한 표현을 탐색합니다. [29] 정규 분포의 규모 혼합을 수정하여 적응된 다변량 Student-t 분포를 통합합니다. [30] 이러한 맥락에서 우리는 정규 분포의 규모 혼합을 기반으로 하는 MLMEC의 강력한 일반화를 개발합니다. [31] 수렴 증명은 간극 함수를 무작위 수량으로 모델링하는 것을 기반으로 하며, 이는 희소 솔루션을 적용하는 "가우시안 스케일 혼합"의 형태로 사전 확률 분포와 함께 소스 계수를 할당합니다. [32] 본 연구에서는 레이더 방사체의 분류 및 클러스터링을 위해 정규 분포의 스케일 혼합 모델을 개발했습니다. [33] 베이지안 브리지 이전의 균일한 표현의 스케일 혼합을 사용하여 사후 추론을 위해 간단하고 효율적인 Gibbs 샘플링 알고리즘이 개발되었습니다. [34] 왜곡 정규 분포의 척도 혼합이 있는 비선형 혼합 효과 모델. [35] 현재 모델의 랜덤 구성 요소는 왜-정규(skew-normal), 왜-스튜던트-t(skew-Student-t), 왜곡-정규(skew-Student-t)와 같이 꼬리가 가볍고 두꺼운 분포를 포함하는 정규 왜곡(SMSN) 분포 패밀리의 규모 혼합에 속하는 분포를 따르는 것으로 가정합니다. 오염된 일반 및 스큐 슬래시뿐만 아니라 이러한 분포의 대칭 버전도 포함됩니다. [36] 1000 °C에서 100 h 후에 완전한 분해가 일어나서 W- 및 Cr-풍부 상의 균일하고 미세한 혼합물이 형성되며 이는 전형적인 스피노달 분해입니다. [37] 난해한 사후 계산은 수축 사전을 정규 분포의 스케일 혼합물로 나타내는 것을 기반으로 하는 3블록 깁스 샘플러(3BG)로 종종 수행됩니다. [38] v를 d\geq 2와 d차원 Euclid's hat(짧은 스케일 거리에서 컷오프)의 스케일 혼합물로 표현합니다. [39] SUNGH는 일반 스큐, 일반 스큐 정규화 쌍곡선 및 해당 대칭 버전의 스케일 혼합과 같이 잘 알려진 다양한 비대칭 및 대칭 제품군을 포함하는 유연한 분포의 광범위한 클래스입니다. [40] (2008) 정규 분포의 규모 혼합(SMN)을 사용하여 평균 방정식 혁신에 두꺼운 꼬리를 통합합니다. [41] 실제 응용 프로그램의 다양한 불확실성을 해결하고 모델 교육을 보다 편리하고 효율적으로 만들기 위해 비대칭 라플라스 분포는 가우스 분포의 규모 혼합으로 표시되며, 이는 변동 추론(줄여서 VI)에 적합합니다(Blei et al. [42] 초록 우리는 스큐 노멀 혁신의 스케일 혼합물의 단일 및 유한 혼합을 사용하여 비선형 자기회귀 모델로 표현될 수 있는 데이터 생성 구조를 제안합니다. [43] 요약 이 논문에서 우리는 정규분포(TP-SMN) 계열의 척도 혼합을 기반으로 하는 유연한 두 부분 분포 클래스를 따르는 등분산 오차가 있는 비선형 회귀(NLR) 모델을 조사합니다. [44]