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Bayesian Inference for Single-factor Graphical Models

David Marcano · Adrian Dobra首次提交 2025-10-15 · 修订 2025-10-15 · v1arXiv预印本

单因子图模型的贝叶斯推断AI 解读

We introduce efficient MCMC algorithms for Bayesian inference for single-factor models with correlated residuals where the residuals' distribution is a Gaussian graphical model. We call this family of models single-factor graphical models. We extend single-factor graphical models to datasets that also involve binary and ordinal categorical variables and to the modeling of multiple datasets that are spatially or temporally related. Our models are able to capture multivariate…

贝叶斯因子模型空间与网络

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