I detta dokument föreslås lösningar på tre frågor som rör uppskattningen av finita blandningsmodeller med ett okänt antal komponenter: den icke-identifierbarhet som orsakas av övermontering av antalet komponenter, blandningsbegränsningarna för standardprovtagningstekniker för Markov Chain Monte Carlo (MCMC) och tillhörande problem med att byta etikett. En översittande metod används för att uppskatta antalet komponenter i en finit blandningsmodell via en Zmix-algoritm. Zmix ger en bro mellan multidimensionella provtagare och testbaserade skattningsmetoder, där tidigare har valts för att uppmuntra extra grupper att ha vikter som närmar sig noll. MCMC-provtagning möjliggörs genom införande av parallell härdning, en utvidgning av parallell härdning. Zmix kan exakt uppskatta antalet komponenter, bakre parameteruppskattningar och fördelningsannolikheter med tanke på en tillräckligt stor provstorlek. Resultaten kommer att återspegla osäkerheten i den slutliga modellen och kommer att rapportera urvalet av möjliga kandidatmodeller och deras respektive uppskattade sannolikheter från en enda körning. Label switching löses med en beräknings lättviktsmetod, Zswitch, utvecklad för överfyllda blandningar genom att utnyttja intuitivheten av allokeringsbaserade ommärkningsalgoritmer och precisionen av etikett-invariant förlustfunktioner. Fyra simuleringsstudier ingår för att illustrera Zmix och Zswitch, samt tre fallstudier från litteraturen. Alla metoder finns tillgängliga som en del av R-paketet Zmix (github.com/zoevanhavre/Zmix), som för närvarande kan appliceras på univariata Gaussiska blandningsmodeller.
Lösningarna föreslogs för uppskattning av finita blandningsmodeller med ett okänt antal komponenter som hänför sig till tre frågor REF.
Overfitting Bayesian Mixture Models with an Unknown Number of Components
{'venue': 'Plos One, 10(7), e0131739 (2015)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}