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161.
Summary We propose a new class of prior distributions for the analysis of discrete graphical models. Such a class, obtained following
a conditional approach, generalizes the hyper Dirichlet distributions of Dawid and Lauritzen (1993), since it can be extended
to non decomposable graphical models. The two classes are compared in terms of model selection, with an application to a medical
data-set illustrating the performance of the two resulting procedures. The proposed class turns out to select simpler, more
par-simonious structures. 相似文献
162.
Flavio Mignone 《Journal of applied statistics》2018,45(8):1382-1395
In this paper we introduce a new method for detecting outliers in a set of proportions. It is based on the construction of a suitable two-way contingency table and on the application of an algorithm for the detection of outlying cells in such table. We exploit the special structure of the relevant contingency table to increase the efficiency of the method. The main properties of our algorithm, together with a guide for the choice of the parameters, are investigated through simulations, and in simple cases some theoretical justifications are provided. Several examples on synthetic data and an example based on pseudo-real data from biological experiments demonstrate the good performances of our algorithm. 相似文献