KCI등재
SCIE
SCOPUS
An Improved Non-parametric Bayesian Independence Test for Probabilistic Learning of the Dependence Structure Among Continuous Random Variables
저자
변지은 (서울대학교) ; Junho Song (Seoul National University) ; Kilian Zwirglmaier (Technical University of Munich) ; Daniel Straub (Technical University of Munich) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
KSCE Journal of Civil Engineering(KSCE Journal of Civil Engineering)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
974-986(13쪽)
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0
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제공처
소장기관
Probabilistic analysis of real-world complex systems such as civil infrastructures requires an effective identification of dependence among the input random variables. The correct modelling of such dependence is crucial for the accuracy and efficiency of a probabilistic assessment and decision-support. In particular, deciding if a pair of random variables is independent is an important step, and several methodologies have been developed for this task. The non-parametric Bayesian independence test is noteworthy among these, since it can deal with data sets whose distributions are unknown and it provides posterior probabilities of independence, which can be helpful in decision making. This paper first summarizes the general procedure of the nonparametric Bayesian independence test, and then examines the application of various types of non-informative priors – uniform, Jeffreys’ and reference priors – from both the theoretical and numerical viewpoint. In the end, the reference prior is recommended as the most suitable prior distribution for the purpose of Bayesian independence test. Furthermore, efficient and accurate discretization algorithms are proposed to facilitate a non-parametric Bayesian independence test of continuous random variables.
Five numerical examples are studied to test the validity of the priors, and demonstrate the accuracy and efficiency of the proposed test algorithms. The supporting source codes and data used in the numerical examples are available for download at https:// github.com/jieunbyun/GitHub-BIT-code.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-05-27 | 학술지명변경 | 한글명 : 대한토목학회 영문논문집 -> KSCE Journal of Civil Engineering | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.59 | 0.12 | 0.49 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.42 | 0.39 | 0.286 | 0.06 |
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