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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제23권 제6호
- 발행연도
- 2016.11
- 수록면
- 445 - 466 (22page)
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Nonparametric Bayesian methods have seen rapid and sustained growth over the past 25 years. We present a gentle introduction to the methods, motivating the methods through the twin perspectives of consistency and false consistency. We then step through the various constructions of the Dirichlet process, outline a number of the basic properties of this process and move on to the mixture of Dirichlet processes model, including a quick discussion of the computational methods used to fit the model. We touch on the main philosophies for nonparametric Bayesian data analysis and then reanalyze a famous data set. The reanalysis illustrates the concept of admissibility through a novel perturbation of the problem and data, showing the benefit of shrinkage estimation and the much greater benefit of nonparametric Bayesian modelling. We conclude with a too-brief survey of fancier nonparametric Bayesian methods.
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