변분 베이지안 근사의 수렴성과 점근 정규성

본 논문은 “Exponential family models with missing values”라는 범주에 속하는 통계 모델에 대해 변분 베이지안(Variational Bayes, VB) 근사의 이론적 특성을 심도 있게 탐구한다. 연구의 동기는 결측값이 존재하는 현실 데이터에서 정확한 베이지안 추정이 계산적으로 어려운 상황에서, 빠르고 확장 가능한 변분 방법이 얼마나 신뢰할 수 있는지를 검증하고자 함에 있다. 먼저 저자들은 모델을 다음과 같이 정의한다. 관측 데이터 \(Y\)와 잠재(결측) 데이터 \(Z\)가 결합된 완전 데이터 \((Y,Z)\)는 지수족 형태의 확률밀도 \