Vi föreslår en ny Bayesiansk ickeparametrisk metod för hierarkisk modellering av en uppsättning relaterade densitetsfunktioner, där grupperade data i form av prover från varje densitetsfunktion finns tillgängliga. Att låna styrka över grupperna är en stor utmaning i detta sammanhang. För att ta itu med detta problem introducerar vi en hierarkiskt strukturerad tidigare, definierad över en uppsättning univariata densitetsfunktioner, med hjälp av bekväma omvandlingar av Gaussiska processer. Slutsatsen görs genom ungefärlig Bayesian beräkning (ABC), via en ny funktionell regressionsjustering. Den föreslagna metodens prestanda illustreras genom en simuleringsstudie och en analys av gymnasieprovets resultat på landsbygden i Brasilien.
I det senaste arbetet utvecklade REF en hierarkisk Gaussian process före modell en uppsättning relaterade densitetsfunktioner, där grupperade data i form av prover antas dras under varje densitetsfunktion finns tillgängliga.
Functional regression approximate Bayesian computation for Gaussian process density estimation
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}