自然数集上的Dirichlet过程以及无限正态混合模型

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作为有限混合模型的自然推广,本文研究可数无限个正态分布的混合,即把凸组合视为一类新的分布,我们对无限正态混合模型进行了Bayes分析,给模型中的成分权重以Dirichlet过程先验,给成分均值以正态先验,给成分方差以逆伽玛先验,利用Bayes方法计算出这些参数的后验分布,从而给出参数的Bayes估计.   本文首先考虑抽象空间上Dirichlet过程的几个常用性质,根据抽象空间上Dirichlet过程的性质推导出自然数集上Dirichlet过程的几个重要性质.其次,基于自然数集上的Dirichlet过程,我们对无限正态混合模型进行Bayes分析,利用Bayes方法以及自然数集上Dirichlet过程的重要性质,对无限正态混合模型中的参数进行后验计算,给出参数的后验分布.基于这些后验分布,我们对无限正态混合模型中的参数进行后验抽样,从而对参数做出估计,最后,通过实验模拟,我们得到了模型中权重的估计值,均值的估计值以及方差的估计值,并且正确判断了样本的成分个数,充分说明了本文方法的有效性.
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