×
里加特，F。;A.米拉。

并行分层抽样：一种通用的交互式马尔可夫链蒙特卡罗算法。 （英语） Zbl 1246.65026号

计算。统计数据分析。 56，第6期，1450-1467（2012）.
摘要：提出了一类新的交互式马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法，即并行分层采样器（PHS），并对其混合特性进行了评估。PHS算法是模块化MCMC采样器，旨在为多模态和重尾后验分布生成可靠估计。因此，小灵通旨在造福于从事广泛应用的统计学家，他们更注重定义和完善模型，而不是构建复杂的抽样策略。在Metropolis-Hastings具有链内更新的情况下，证明了普通PHS算法的收敛性。
对于多元高斯密度的多模态混合物和“banana形”重尾多元分布，将该PHS核的精度与优化的单链和多链MCMC算法的精度进行了比较。这些示例表明，与标准采样器相比，PHS可以显著提高MCMC估计的精度。然后将PHS应用于两个实际复杂的贝叶斯模型不确定性场景。首先，PHS用于在存在高共线性的情况下为高斯线性回归模型选择少量有意义的预测因子。其次，PHS近似的生存树后验概率表明，诊断时肝转移的数量和大小可以预测结直肠癌患者生存分布的实质性差异。

引用于6文件

MSC公司：

65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
62F07型 统计排名和选择程序
2015年1月62日 贝叶斯推断
62J05型 线性回归；混合模型
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
92立方厘米 细胞运动（趋化性等）

关键词：

贝叶斯协变量选择;沉重的尾巴;高斯混合;多模态;树生存模型;并行计算;数值示例;马尔可夫链蒙特卡罗算法;并行分层采样器;汇聚;大都会-黑斯廷斯;贝叶斯模型不确定性;高斯线性回归模型;癌症患者

软件：

贝叶斯先生;波阈值;WinBUGS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Rigat}和\textit{A.Mira}，计算。统计数据分析。56，第6号，1450--1467（2012；Zbl 1246.65026）
全文： 内政部

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