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关于序贯蒙特卡罗、部分拒绝控制和近似贝叶斯计算。 (英语) Zbl 1252.65022号

小结:我们提出了一种序列蒙特卡罗采样器的变体,它结合了以下部分拒绝控制机制J.S.刘【Springer统计学系列,纽约:Springer(2001;Zbl 0991.65001号)]. 我们表明,所得到的算法可以被视为带有修改变异核的序列蒙特卡罗采样器。我们证明了与标准的序贯蒙特卡罗采样器相比,新的采样器可以减少重要性权重增量的方差,并提供了一个中心极限定理。最后,采样器适用于具有挑战性的近似贝叶斯计算建模框架下的应用。

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65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
62D05型 抽样理论、抽样调查
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
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参考文献:

[1] Andrieu,C.,Freitas,N.D.,Doucet,A.,Jordan,M.:机器学习MCMC简介。机器。学习。50, 5–43 (2003) ·Zbl 1033.68081号 ·doi:10.1023/A:1020281327116
[2] Arulampalam,S.、Maskell,S.,Gorodon,N.、Clapp,T.:在线非线性/非高斯贝叶斯跟踪的粒子过滤器教程。IEEE传输。信号处理。50(2), 174–188 (2002) ·doi:10.1109/78.978374
[3] Beaumont,M.A.,Zhang,W.,Balding,D.J.:人口遗传学中的近似贝叶斯计算。遗传学1622025-2035(2002)
[4] Beaumont,M.A.,Cornuet,J.-M.,Marin,J.-M,Robert,C.P.:ABC算法的适应性:ABC-PMC方案。生物特征96、983–990(2009)·Zbl 1437.62393号 ·doi:10.1093/biomet/asp052
[5] Blum,M.G.B.:近似贝叶斯计算:非参数视角。《美国统计协会期刊》105、1178–1187(2010)·Zbl 1390.62052号 ·doi:10.1198/jasa.2010.tm09448
[6] Bortot,P.,Coles,S.G.,Sisson,S.A.:体视学极端的推断。《美国法律总汇》第102卷,第84–92页(2007年)·Zbl 1284.62795号 ·doi:10.1198/016214500000988
[7] 肖邦,N.:序贯蒙特卡罗方法的中心极限定理及其在贝叶斯推断中的应用。Ann.Stat.32,2385–2411(2004)·Zbl 1079.65006号 ·doi:10.1214/009053604000000698
[8] Cornebise,J.、Moulines,E.、Olsson,J.:应用于状态空间模型的序贯重要性抽样的自适应方法。In:程序。第16届欧洲Sig。程序。会议,洛桑(2008)
[9] Crisan,D.,Doucet,A.:针对从业者的粒子滤波收敛结果调查。IEEE传输。信号处理。50(3), 736–746 (2002) ·Zbl 1369.60015号 ·doi:10.1009/78.8984773
[10] Csilleŕy,K.,Blum,M.G.B.,Gaggiotti,O.E.,Francois,O.:实际中的近似贝叶斯计算(ABC)。经济趋势。进化。25, 410–418 (2010) ·doi:10.1016/j.tree.2010.04.001
[11] Del Moral,P.:测量值过程和相互作用粒子系统。非线性滤波问题的应用。附录申请。普罗巴伯。8, 438–495 (1998) ·Zbl 0937.60038号 ·doi:10.1214/aoap/1028903535
[12] Del Moral,P.:Feynman-Kac公式:谱系和相互作用粒子系统及其应用。施普林格,纽约(2004)·Zbl 1130.60003号
[13] Del Moral,P.,Doucet,A.,Jasra,A.:序贯蒙特卡罗采样器。J.R.Stat.Soc.B 68411–436(2006年)·Zbl 1105.62034号 ·文件编号:10.1111/j.1467-9868.2006.00553.x
[14] Del Moral,P.,Doucet,A.,Jasra,A.:用于近似贝叶斯计算的自适应序贯蒙特卡罗方法。统计计算。(2011). doi:10.1007/s11222-011-9271-y·Zbl 1252.65025号
[15] Doucet,A.,Johansen,A.M.:粒子过滤和平滑教程:十五年后。收录:Crisan,D.,Rozovsky,B.(编辑)《牛津非线性滤波手册》,牛津大学出版社,牛津(2009)·Zbl 1513.60043号
[16] Doucet,A.,de Freitas,N.,Gordon,N.(编辑):实践中的序贯蒙特卡罗方法。施普林格,纽约(2001)·Zbl 0967.00022号
[17] Drovandi,C.C.,Pettitt,A.N.:使用近似贝叶斯计算估算大型寄生虫种群进化参数。生物统计学67,225–233(2011)·Zbl 1217.62128号 ·文件编号:10.1111/j.1541-0420.2010.01410.x
[18] Fan,Y.,Leslie,D.S.,Wand,M.P.:通过顺序蒙特卡罗抽样进行广义线性混合模型分析。电子。《J Stat.2》,916–938(2008年)·Zbl 1320.62178号 ·doi:10.1214/07-EJS158
[19] Fearnhead,P.、Papaspiliopoulos,O.、Roberts,G.O.:部分观测扩散的粒子过滤器。J.R.Stat.Soc.B 70、755–777(2008年)·Zbl 05563368号 ·doi:10.1111/j.1467-9868.2008.00661.x
[20] Gisler,A.,Wüthrich,M.V.:链梯保留方法的可信度。阿斯汀公牛。38, 565–600 (2008) ·Zbl 1274.91486号 ·doi:10.2143/AST.38.2.2033354
[21] Jasra,A.,Doucet,A.:通过Foster-Lyapunov条件的顺序蒙特卡罗采样器的稳定性。统计概率。莱特。78, 3062–3069 (2008) ·Zbl 1319.60044号 ·doi:10.1016/j.spl.2008.05.023
[22] Johansen,A.,Doucet,A.:关于辅助颗粒过滤器的注释。统计概率。莱特。78(12),1498-1504(2008)·Zbl 1152.62066号 ·doi:10.1016/j.spl.2008.01.032
[23] Kitigawa,G.:非高斯、非线性状态空间模型的蒙特卡罗滤波器和平滑器。J.计算。图表。Stat.5,1–25(1996)
[24] Kunsch,H.R.:递归蒙特卡罗滤波器:算法和理论分析。Ann.Stat.331983–2021(2005)·Zbl 1086.62106号 ·doi:10.1214/009053605000000426
[25] Liu,J.,Chen,R.:动态系统的序列蒙特卡罗。《美国统计协会期刊》93、1032–1044(1998)·Zbl 1064.65500号 ·doi:10.1080/01621459.1998.10473765
[26] Liu,J.,Chen,R.,Wong,W.:拒绝控制和顺序重要性抽样。《美国统计协会期刊》93、1022–1031(1998)·Zbl 1064.65501号 ·doi:10.1080/01621459.1998.10473764
[27] Liu,J.S.:科学计算中的蒙特卡罗策略。施普林格,柏林(2001)·Zbl 0991.65001号
[28] Mack,T.:链梯储量估算标准误差的无分布计算。阿斯汀公牛。23, 213–225 (1993) ·doi:10.2143/AST.23.2.2005092
[29] Marjoram,P.,Molitor,J.,Plagnol,V.,Tavaré,S.:无可能性的马尔可夫链蒙特卡罗。程序。国家。阿卡德。科学。美国10015324–15328(2003)·doi:10.1073/pnas.0306899100
[30] Peters,G.W.:序贯蒙特卡罗采样器主题。剑桥大学硕士论文(2005)
[31] Peters,G.W.,Wüthrich,M.V.,Shevchenko,P.V.:链梯法:贝叶斯自举与经典自举。保险。数学。经济。47, 36–51 (2010) ·Zbl 1231.91225号 ·doi:10.1016/j.insmateco.2010.03.007
[32] Pitt,M.,Shephard,N.:通过模拟过滤:辅助粒子过滤器。《美国统计协会期刊》94(446),590-591(1999)·Zbl 1072.62639号 ·doi:10.1080/01621459.1999.10474153
[33] Ratmann,O.,Andrieu,C.,Hinkley,T.,Wiuf,C.,Richardson,S.:基于无相似性推理的模型批评,及其在蛋白质网络进化中的应用。程序。国家。阿卡德。科学。美国106、10576–10581(2009)·doi:10.1073/pnas.0807882106
[34] Sisson,S.A.,Fan,Y.:无似然马尔可夫链蒙特卡罗。摘自:Brooks,S.P.,Gelman,A.,Jones,G.,Meng,X.-L.(编辑)《马尔可夫链蒙特卡洛手册》,第319-341页。CRC出版社,伦敦(2011)
[35] Sisson,S.A.,Fan,Y.,Tanaka,M.M.:没有可能性的连续蒙特卡罗。程序。国家。阿卡德。科学。104, 1760–1765 (2007). 勘误表10616889(2009)·Zbl 1160.65005号 ·doi:10.1073/pnas.0607208104
[36] Tavaré,S.,Balding,D.J.,Griffiths,R.C.,Donnelly,P.:从DNA序列数据推断聚合时间。遗传学145,505–518(1997)
[37] Toni,T.,Welch,D.,Strelkowa,N.,Ipsen,A.,Stumpf,M.P.H.:动力学系统中参数推断和模型选择的近似贝叶斯计算方案。J.R.Soc.接口6187-202(2009)·doi:10.1098/rsif.2008.0172
[38] West,M.:用混合物近似后验分布。J.R.《法律总汇》第55卷,409–422页(1993年)·Zbl 0800.62221号
[39] Wilkinson,R.D.:近似贝叶斯计算(ABC)在模型误差的假设下给出了准确的结果。技术报告(2008),http://arxiv.org/abs/0811.3355
[40] Wüthrich,M.V.,Merz,M.:保险中的随机索赔保留方法。威利,纽约(2008)·Zbl 1273.91011号
[41] Yao,J.:链梯索赔准备金中预测误差的贝叶斯方法。摘自:第38届ASTIN国际学术讨论会,2008年7月。
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