×
费利佩·梅迪纳·阿瓜约（Felipe J.Medina-Aguayo）。;J.Andrés Christen

被处罚的t型步行MCMC。 （英语） Zbl 07560398号

J.统计计划。推断 221, 230-247 (2022).
摘要：处理通常由复杂统计模型引起的多模态仍然是一项挑战。当前解决这一问题的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法是基于以功率调节分布的产品为目标的链集合。尽管这些方法在理论上是有效的，但由于涉及的计算成本较高，实际实现通常存在混合效果差和收敛速度慢的问题。在这项工作中，我们研究了t-walk算法的新扩展，这是一种现有的MCMC方法，用于处理多峰分布，该方法成本低廉，并且对状态空间的仿射变换不变性。我们承认，新方法的有效性取决于问题，在复杂的情况下可能会遇到困难；针对这种情况，我们提出了一种基于伪边缘理论的后处理技术，用于组合孤立样本。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

贝叶斯推断;多模态;蒙特卡洛;MCMC公司;t形走道;假边缘的
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.J.Medina-Aguayo}和\textit{J.A.Christen}，J.Stat.Plann。推断221230--247（2022；Zbl 07560398）
全文： DOI程序 arXiv公司

参考文献：

[1] Acuña-Zegarra，文学硕士。；科马斯·加西亚，a。；埃尔南德斯·瓦尔加斯，E。；Santana Cibrian，M。；Velasco-Hernandez，J.X.，《SARS-CoV-2疫情暴发：墨西哥遏制和缓解的合理情景回顾》（2020年），medRxiv
[2] Andrieu，C。；Doucet，A。；Yildirim，S。；肖邦，N.，《关于非对称接受率下Metropolis-Hastings的效用》（2018），arXiv:1803.09527
[3] Andrieu，C。；Roberts，G.O.，《有效蒙特卡罗计算的伪边缘方法》，《统计年鉴》。(2009) ·Zbl 1185.60083号
[4] Andrieu，C。；Vihola，M.，伪边缘马尔可夫链蒙特卡罗算法的收敛性，Ann.Appl。可能性。，25, 2, 1030-1077 (2015) ·Zbl 1326.65012号
[5] Aquino-López，医学硕士。；M.布莱乌。；Christen，J.A。；Sanderson，N.K.，《210 Pb测年的贝叶斯伊恩分析》，J.Agric。生物与环境。统计（2018），arXiv:1710.03181·Zbl 1426.62333号
[6] Beaumont，M.A.，遗传监测人群中人口增长或下降的估计，遗传学（2003年）
[7] M.布莱乌。；Christen，J.A.，使用自回归伽马过程的灵活古气候年龄深度模型，贝叶斯分析。(2011) ·Zbl 1330.62413号
[8] Capistran，医学硕士。；卡佩拉，A。；Christen，J.A.，《预测当前新冠肺炎大流行期间大都市地区的医院需求以及锁定引发的第二波（2020年）估计》，medRxiv
[9] Capistrán，医学硕士。；Christen，J.A。；Donnet，S.，《常微分方程的贝叶斯分析：解算器最优精度和贝叶斯因子》，SIAM/ASA J.不确定性。数量。，4，1，829-849（2016），arXiv:1311.2281·Zbl 1352.65193号
[10] Capistrán，医学硕士。；Christen，J.A。；Velasco-Hernández，J.X.，《随机SIR流行病模型中的不确定性量化和推断》，数学。Biosci公司。(2012) ·Zbl 1316.92082号
[11] Christen，J.A。；Fox，C.，连续分布的通用采样算法（t-walk），贝叶斯分析。，5, 2, 263-282 (2010) ·Zbl 1330.62007
[12] Christen，J.A。；Pérez，S.，放射性碳数据的新稳健统计模型，放射性碳，51，3，1047-1059（2009）
[13] 费罗兹，F。；霍布森，M.P。；Bridges，M.，MultiNest:一种有效且健壮的宇宙学和粒子物理贝叶斯推理工具，孟买。不是。R.阿斯顿。Soc.，398，4，1601-1614（2009），arXiv:0809.3437
[14] FitzHugh，R.，神经膜理论模型中的冲动和生理状态，生物物理学。J.（1961年）
[15] Foreman Mackey博士。；霍格，D.W。；朗，D。；主持人：《MCMC锤子》，Publ。阿童木。Soc.Pac.公司。，125、925、306-312（2013），arXiv:1202.3665
[16] Gelfand，A.E。；Dey，D.K.，《贝叶斯模型选择：渐近和精确计算》，J.R.Stat.Soc.Ser。B Stat.方法。(1994) ·Zbl 0800.62170号
[17] Geyer，C.J.，《计算科学与统计：第23届界面研讨会论文集》，第156卷（1991），美国统计协会：美国统计协会纽约
[18] Geyer，C.J.，《实用马尔可夫链蒙特卡罗》，统计师。科学。，7, 4, 473-483 (1992)
[19] Haario，H。；Saksman，E。；Tamminen，J.，《自适应大都会算法》，伯努利，7，2，223（2001）·Zbl 0989.65004号
[20] 黑斯廷斯，W.K.，《使用马尔可夫链的蒙特卡罗采样方法及其应用》，《生物统计学》，57，1，97-109（1970）·Zbl 0219.65008号
[21] 希顿·T·J。；M.布莱乌。；Blackwell，P.G。；Bronk Ramsey，C。；Reimer，P。；Scott，E.M.，《放射性碳校准曲线构建的IntCal20方法：使用贝叶斯样条和误差变量的新方法》，放射性碳（2020）
[22] 约翰逊，V.E。；Rossell，D.，《关于贝叶斯假设检验中非局部先验密度的使用》，J.R.Stat.Soc.Ser。B统计方法。，72, 2, 143-170 (2010) ·Zbl 1411.62019年
[23] Jonoska Stojkova，B。；Campbell，D.A.，使用霰弹枪优化的增量混合物重要性采样，J.Comput。图表。统计人员。，28,4806-820（2019），arXiv:1711.04827·Zbl 07499028号
[24] 寇，S.C。；周，Q。；王伟宏，等能量采样器及其在统计推断和统计力学中的应用，《统计年鉴》。，34, 4, 1581-1619 (2006) ·Zbl 1246.82054号
[25] 拉库斯，T。；Gajewski，K.，《构建和报告年龄深度模型的当前实践》，Quat。决议，96，28-38（2020）
[26] 利文斯通，S。；Zanella，G.，《巴克建议：在基于梯度的MCMC中结合稳健性和效率》（The barker proposal：Combined robust and efficiency in gradient based MCMC）（2019），arXiv:1908.11812
[27] 马萨德，E。；库蒂尼奥，F。；Burattini，M。；Lopez，L.，《Eyam鼠疫重访：村庄隔离是否改变了从跳蚤到肺部的传播？》？，医学假设，63，5，911-915（2004）
[28] 北卡罗来纳州大都会。；罗森布鲁斯，A.W。；Rosenbluth，M.N。；出纳员，A.H。；Teller，E.，快速计算机器的状态方程计算，J.Chem。物理学。(1953) ·Zbl 1431.65006号
[29] 米贡，H。；Gamerman，D。；Louzada，F.，《统计推断：综合方法》（2015），查普曼霍尔图书·Zbl 1300.62002号
[30] Nagumo，J。；Arimoto，S。；Yoshizawa，S.，模拟神经轴突的主动脉冲传输线*，Proc。IRE（1962年）
[31] Neal，R.，MCMC使用哈密顿动力学，（马尔可夫链蒙特卡罗手册（2011）），arXiv:1206.1901·Zbl 1229.65018号
[32] 牛顿，医学硕士。；Raftery，A.E.，《加权似然自举的近似贝叶斯推断》，J.R.Stat.Soc.Ser。B Stat.方法。(1994) ·Zbl 0788.62026号
[33] 庞培，E。；霍姆斯，C。；Łatuszyñski，K.，针对多模态分布的自适应MCMC框架（2018年），URLhttp://arxiv.org/abs/1812.02609，arXiv:1812.02609
[34] 罗伯特·C·P。；Casella，G.，（蒙特卡洛统计方法。蒙特卡洛统计学方法，统计学中的斯普林格文本（2004），纽约斯普林格出版社：纽约斯普林格出版社，纽约州纽约市）·Zbl 1096.62003年
[35] Roberts，G.O。；Rosenthal，J.S.，通用状态空间马尔可夫链和MCMC算法，Probab。Surv公司。(2004) ·Zbl 1189.60131号
[36] Roberts，G.O。；Rosenthal，J.S.，自适应MCMC的实例，J.Comput。图表。统计师。(2009)
[37] Roberts，G.O。；Tweedie，R.L.，朗之万分布及其离散近似的指数收敛性，伯努利（1996）·Zbl 0870.60027号
[38] Rubio，F.J。；Genton，M.G.，BayesIan线性回归与偏对称误差分布及其在生存分析中的应用，Stat.Med.（2016），arXiv:1601.02224
[39] Rubio，F.J。；Yu，K.，灵活目标贝叶斯线性回归及其在生存分析中的应用，J.Appl。Stat.，44，5，798-810（2017）·Zbl 1516.62577号
[40] 塞拉，C.A。；米勒，M。；Trumbore，S.E.，土壤有机物分解模型：土壤研究软件包，1.0版，Geosci。模型开发，5，4，1045-1060（2012）
[41] Skilling，J.，一般贝叶斯计算的嵌套抽样，贝叶斯分析。，1, 4, 833-860 (2006) ·Zbl 1332.62374号
[42] Swendsen，R.H。；Wang，J.-S.，《自旋玻璃的复制蒙特卡罗模拟》，Phys。修订稿。，57, 21, 2607-2609 (1986)
[43] Tawn，N.G。；Roberts，G.O。；罗森塔尔，J.S.，《重量保护模拟回火》，统计计算。，30,127-41（2020年），arXiv:1808.04782·兹比尔1431.60082
[44] Tjelmeland，H。；Hegstad，B.K.，MCMC的模式跳跃提议，Scand。J.Stat.，28，1，205-223（2001）·Zbl 0972.65005号
[45] 维拉，C。；Rubio，F.J.，多元t分布和t-copula自由度的客观先验，计算。统计师。数据分析。，124, 197-219 (2018) ·Zbl 1469.62155号
[46] Wang，Y。；戈林，S.J。；McGuire，J.L.，《北美上次冰川以来花粉记录的BayesIan年龄》，科学。数据，6，1，176（2019）
[47] 北卡罗来纳州沃德。；Fox，C.，从抽水试验数据中确定含水层参数的不确定性，J.Hydrol。工程，17，7，769-781（2012）
[48] Woodard，D。；施密德勒，S。；Huber，M.，平行和模拟回火迟钝混合的充分条件，电子。J.概率。，14, 780-804 (2009) ·Zbl 1189.65021号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。