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Steven N.MacEachern。;克莱德、梅利斯;刘军S。

非参数贝叶斯模型的序贯重要性抽样：下一代。 （英语） Zbl 0957.62068号

可以。J.统计。 27，第2期，251-267（1999）。
摘要：涉及Dirichlet过程的半参数模型有两代Gibbs抽样方法。第一代人有一个严重的缺点：集群或参数组的位置基本上可以固定，很少移动。提出了两种创建第二代Gibbs采样器的策略，即集成和在Gibbs取样器上附加第二级，在该级中移动簇位置。我们表明，对于顺序重要性采样器，这些相同的策略很容易实现，并且第一种策略显著地改善了结果。与吉布斯抽样一样，这些策略适用于更广泛的模型类别。结果表明，它们提供了更统一的重要性抽样权重，并导致估计量的额外Rao-Blackwellization。

引用于29文件

MSC公司：

62升10 顺序统计分析
62C10个 贝叶斯问题；贝叶斯过程的特征
62G07年 密度估算

关键词：

β二项式;吉布斯采样器;重要性抽样;MCMC公司;后向分布;迪里克莱过程;Rao-Blackwellization公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.N.MacEachern}等人，加拿大。J.Stat.27，No.2，251--267（1999；Zbl 0957.62068）
全文： 内政部 链接

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