预印本前沿

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收录范围: 保留计量方法研究、相关统计基础，以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开；身份或相关性证据不足的记录保留待核，补充可靠材料后可重新判断。; 预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补；关注作者追溯更早年份，部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审，仍可能遗漏。; 本库首次提交范围：2004-06-23 — 2026-10-14。
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Bayesian Graphical Models under Positivity Constraints: A Scalable generalized likelihood Approach

Swarnali Raha · Partha Sarkar · Sirani Perera · Kshitij Khare首次提交 2026-07-29 · 修订 2026-07-29 · v1arXiv预印本

正性约束下的贝叶斯图模型：一种可扩展的广义似然方法AI 解读

We develop a computationally scalable Bayesian framework for precision matrix estimation in Gaussian graphical models under total positivity constraints. To overcome the high computational cost of the Gaussian likelihood, we adopt a generalized Bayesian approach based on the $D$ -trace loss, which eliminates the log-determinant term and enables efficient optimization while allowing relaxation of positive definiteness during sampling. Sparsity is induced via spike-and-slab…We develop a computationally scalable Bayesian framework for precision matrix estimation in Gaussian graphical models under total positivity constraints. To overcome the high computational cost of the Gaussian likelihood, we adopt a generalized Bayesian approach based on the $D$-trace loss, which eliminates the log-determinant term and enables efficient optimization while allowing relaxation of positive definiteness during sampling. Sparsity is induced via spike-and-slab…

金融 · 尾部与系统性风险贝叶斯高维与机器学习

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-11

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