沃尔特·吉尔克斯。;加雷思·罗伯茨。;Sahu，Sujit K。 通过再生的自适应马尔可夫链蒙特卡罗。 （英语） Zbl 1064.65503号 美国统计协会。 93，第443号，1045-1054（1998）. 摘要：马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）用于评估目标分布下感兴趣函数的期望值。这是通过计算马尔可夫链的样本路径上的平均值来实现的，马尔可夫链条的平稳分布为\（\pi\）。为了计算效率，马尔可夫链应该是快速混合的。有时，只有在对\（\pi\）进行详细的初步探索性分析的基础上，仔细设计链的过渡核，才能实现这一点。另一种方法可能是允许转换内核在MCMC运行期间遇到\（\pi\）的新特性时进行调整。然而，如果这种适应无限频繁地发生，那么链的平稳分布可能会受到干扰。我们描述了一个基于马尔可夫链再生概念的框架，该框架允许自适应无限频繁地发生，但不会干扰链的平稳分布或样本路径平均值的一致性。 引用于47文件 MSC公司： 65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法 2015年1月62日 贝叶斯推断 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.R.Gilks}et al.，J.Am.Stat.Assoc.93，No.443，1045--1054（1998；Zbl 1064.65503） 全文： 内政部