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Erschienen in:

2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Density Estimation: Models Beyond the DP

verfasst von : Peter Müller, Fernando Andrés Quintana, Alejandro Jara, Tim Hanson

Erschienen in: Bayesian Nonparametric Data Analysis

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The ubiquitous use of Dirichlet process models should not discourage researchers from considering interesting features of alternative models. In particular, the Polya tree model turns out to be an attractive choice for some applications. In this chapter we discuss the use of the Polya tree prior and its variations for density estimation. We define the model, introduce computation efficient methods for posterior inference and identify relative advantages and limitations compared with Dirichlet process models.

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Titel: Density Estimation: Models Beyond the DP
verfasst von: Peter Müller
Fernando Andrés Quintana
Alejandro Jara
Tim Hanson
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Bayesian Nonparametric Data Analysis
Print ISBN: 978-3-319-18967-3

Electronic ISBN: 978-3-319-18968-0

Copyright-Jahr: 2015
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-18968-0_3

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Abstract

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