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Analysing Dependence in Stochastic Networks via Gaussian Graphical Models

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자료유형E-Book
개인저자Wang, Nana.
단체저자명University of California, Davis. Statistics.
서명/저자사항Analysing Dependence in Stochastic Networks via Gaussian Graphical Models.
발행사항[S.l.] : University of California, Davis., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항164 p.
소장본 주기School code: 0029.
ISBN9780438291423
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-12(E), Section: B.
Adviser: Wolfgang Polonik.
요약The topic of this work is modeling and analyzing dependence in stochastic social networks. In a latent variable block model, we present an approach for analyzing the dependence between blocks via the analysis of a latent graphical model by using
요약The second part of this work extends the iid setting of the first part to a dependent setup. This leads to the analysis of latent dynamic graphical models under uncertainty. Here the concept of locally stationary VAR(p) graphical models comes in
일반주제명Statistics.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-12B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14998903

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