fipp: Induced Priors in Bayesian Mixture Models

Jan Greve* (Entwickler*in), Bettina Grün (Entwickler*in), Gertraud Malsiner-Walli (Entwickler*in), Sylvia Frühwirth-Schnatter (Entwickler*in)

*Korrespondierende*r Autor*in für diese Arbeit

Publikation: Elektronische/multimediale VeröffentlichungenSoftware

Abstract

Computes implicitly induced quantities from prior/hyperparameter specifications of three Mixtures of Finite Mixtures models: Dirichlet Process Mixtures (DPMs; Escobar and West (1995) ), Static Mixtures of Finite Mixtures (Static MFMs; Miller and Harrison (2018) ), and Dynamic Mixtures of Finite Mixtures (Dynamic MFMs; Frühwirth-Schnatter, Malsiner-Walli and Grün (2020) ). For methodological details, please refer to Greve, Grün, Malsiner-Walli and Frühwirth-Schnatter (2020) ) as well as the package vignette.
OriginalspracheEnglisch
Herausgeber (Verlag)R Foundation for Statistical Computing
PublikationsstatusVeröffentlicht - 11 Feb. 2021

Österreichische Systematik der Wissenschaftszweige (ÖFOS)

  • 101018 Statistik

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