Vi föreslår bestraffade sannolikhetsmetoder för att uppskatta koncentrationen matris i Gaussian grafisk modell. Metoderna leder till en gles och krympande uppskattning av koncentrationen matris som är positiv definitiv, och därmed utföra modellurval och uppskattning samtidigt. Implementeringen av metoderna är icke-trivial på grund av den positiva bestämda begränsningen på koncentrationsmatrisen, men vi visar att beräkningen kan göras effektivt genom att dra nytta av den effektiva maxdet algoritm som utvecklats i konvex optimering. Vi föreslår ett BIC-typkriterium för valet av inställningsparameter i de bestraffade sannolikhetsmetoderna. Sambandet mellan våra metoder och befintliga metoder illustreras. Simuleringar och verkliga exempel visar de nya metodernas konkurrenskraft.
Yuan & Lin REF föreslog en l 1 -påföljd på de icke-diagonala elementen i koncentrationsmatrisen för sin glesa uppskattning med den positiva bestämdhet begränsningen.
Model selection and estimation in the Gaussian graphical model
{'venue': 'BIOMETRIKA (2007), PP. 1–17', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}