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通过功率后验和重要性抽样改进了边际似然估计。 (英语) Zbl 07674648号

摘要:在估计贝叶斯模型的边际可能性时,幂后验概率已经变得很流行。幂后验被称为后验分布,该后验分布与概率的幂(b\in[0,1]\)成正比。重要的基于功率后验的算法包括N.炸薯条A.N.佩蒂特[J.R.Stat.Soc.,Ser.B,Stat.Methodol.70,No.3,589–607(2008;Zbl 05563360号)]和台阶石取样(SS)谢伟东(W.Xie)等【“改进贝叶斯系统发育模型选择的边际似然估计”,《系统生物学》第60期,第2期,150–160页(2011;doi:10.1093/sysbio/syq085)]. 本文证明了Bernstein-von Mises(BvM)定理在正则性条件下对幂后验函数成立。根据BvM定理,当通过辅助常数的平方根调整后,功率后验函数与原始后验分布具有相同的极限分布,便于通过重要性抽样实现修改的TI和SS方法。与TI和SS方法需要从功率后验函数进行重复采样不同,修改后的方法只需要原始后验输出,因此计算效率更高。此外,它们完全避免了与功率后验抽样相关的编码工作。给出了TI算法和改进的TI算法能够产生一致的边缘似然估计的原始条件。通过两个模型验证了所提方法的数值效率。

MSC公司:

62至XX 统计
91至XX 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学

引文:

Zbl 05563360号
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