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帕帕斯塔穆利斯，泛神经炎;乔治·伊利奥普洛斯

缺失数据模型中随机排列采样器和ECR算法的收敛速度。 （英语） 兹比尔1277.65007

Methodol公司。计算。申请。普罗巴伯。 15，第2期，293-304（2013）.
设\（x）为观测数据，\（z=（z_1，\dots，z_n）\ in \mathbb z^n），\（z_i \ in（1，\dotes，k）\）为缺失数据，\。作者考虑了具有这种可能性的模型\[f（x|\eta）=z中的sum_{z}f（x，z|\eta），\]其中，（f（x，z|\eta））是一个完全似然性质，对于（1，\dots，k）的任何置换（（t1，\dotes，tk））\[f（x，（t{z1}，\dots，t{zn}）|\eta）=f（x、z|（\ta{t1}，\ dots，\ta{tk}）。\]（可以将有限混合模型视为一个示例）。假设（eta）的先验分布是置换不变量。在这种情况下，模型表现出对称似然和对称后验分布。
作者提出了一种改进的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）后验抽样算法，该算法基于将（mathbb Z^n）分解为（k！）类的对称等价类，并对每个类中的一个代表进行抽样，并对结果进行随机排列。
结果表明，该等价类表示（ECR）算法的收敛速度与随机置换采样器的收敛速度一样好，而不比原MCMC算法差。
审核人：R.E.Maiboroda（基辅）

引用于4文件

MSC公司：

65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
60J05型 一般状态空间上的离散马尔可夫过程
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
60年22日 马尔可夫链中的计算方法

关键词：

标签交换;随机排列取样器;马尔可夫链蒙特卡罗方法;潜在变量;等价类表示算法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Papastamoulis}和\textit{G.Iliopoulos}，Methodol。计算。申请。普罗巴伯。15，编号2923-304（2013年；兹bl 1277.65007）
全文： 内政部

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