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Polya tree distributions for statistical modeling of censored data

机译：用于检查数据统计建模的Polya树分布

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Polya tree distributions extend the idea of the Dirichlet process as a prior for Bayesian nonparametric problems. Finite dimensional distributions are defined through conditional probabilities inP. This allows for a specification of prior information which carries greater weight where it is deemed appropriate according to the choice of a partition of the sample space. Muliere and Walker[7] construct a partition so that the posterior from right censored data is also a Polya tree. A point of contention is that the specification of the prior is partially dependent on the data. In general, the posterior from censored data will be a mixture of Polya trees. This paper will present a straightforward method for determining the mixing distribution.
机译：Polya树分布扩展了Dirichlet过程的思想，成为贝叶斯非参数问题的先验。有限维分布通过inP中的条件概率定义。这允许规范先验信息，该先验信息在根据样本空间的分区的选择被认为适当的情况下具有更大的权重。 Muliere和Walker [7]构造了一个分区，以使来自右删失数据的后验也是Polya树。争论的一点是，先验的规范部分取决于数据。通常，来自审查数据的后验将是Polya树的混合体。本文将介绍一种确定混合分布的简单方法。

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