Flexibles semiparametrisches Modell für die Schätzung hochdimensionaler Graphen mit Mehrfachattributen

Das vorgeschlagene cyclisch monotone Copula-Gaussian-Graphenmodell (CMC-GGM) ermöglicht es, die bedingte Unabhängigkeitsstruktur zwischen Vektoren mit beliebigen stetigen Verteilungen zu modellieren. Im Gegensatz zu klassischen Copula-Gaussian-Modellen, die eine koordinatenweise Gaussianisierung erfordern, erlaubt das CMC-GGM eine flexiblere Transformation der Knotenvektoren in eine gemeinsame Gaußverteilung.