A New Reconstruction of Multivariate Normal Orthant Probabilities
多元正态正交区域概率的新重构方法AI 解读 ↓
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多元正态正交区域概率的新重构方法
- 研究问题
- 如何更高效且准确地计算非奇异多元正态分布的正交区域概率，尤其是来自图模型的分布及多元 probit 应用？
- 方法与思路
- 作者采用几何重构，将目标正交区域概率表示为自回归序列的相应概率，并为后者开发高效数值近似方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在多种图模型情形下提高多元正态累积分布函数的计算效率与精度，并报告 R 软件包实现和多元 probit 应用。
- 阅读关注点
- 核对重构所需的图结构与非奇异条件、数值误差控制和计算复杂度，并检查 probit 示例及软件实现的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；未说明具体误差界、运行时间或软件包名称，效率优势限于摘要所述情形，软件现状未核验。
原文摘要
Summary A new method is introduced for geometrically reconstructing orthant probabilities for non-singular multivariate normal distributions. Orthant probabilities are expressed in terms of those for auto-regressive sequences and an efficient method is developed for numerical approximation of the latter. The approach allows more efficient accurate evaluation of the multivariate normal cumulative distribution function than previously, for many situations where the original distribution arises from a graphical model. An implementation is available as a package for the statistical software R and an application is given to multivariate probit models.