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Michael Jauch先生;彼得·霍夫。;大卫·B·邓森。

通过极性展开对Stiefel流形进行蒙特卡罗模拟。 （英语） Zbl 07499906号

J.计算。图表。斯达。 30，第3期，622-631（2021）.
摘要：受应用于具有正交矩阵参数的统计模型的贝叶斯推断的启发，我们提出极性膨胀从Stiefel流形上的概率分布进行蒙特卡罗模拟的一般方法。为了绕过从随机正交矩阵的分布进行模拟的许多既定挑战，我们构造了一个无约束随机矩阵的分布，使得{Q} X（_X）\)（boldsymbol{X}）极分解的正交分量在分布上等于（boldsymbol{Q}）。用标准方法对（boldsymbol{X}）的分布进行了马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）模拟，并且可以从无约束空间上的马尔可夫链式中恢复出（boldsymbol{Q}）分布的近似值。当与现代MCMC软件相结合时，极点扩展允许在具有正交矩阵参数的模型中进行常规和灵活的后验推理。我们发现，在基准蛋白质相互作用网络应用中，使用自适应哈密顿蒙特卡罗的极性展开比竞争的MCMC方法效率高一个数量级。我们还提出了一种新的贝叶斯函数主成分分析方法，并在气象时间序列应用中进行了说明。本文的补充材料可在网上获得。

引用于三文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

贝叶斯推断;马尔科夫蒙特卡洛;多元数据;正交矩阵;参数展开式;极性分解

软件：

R（右）;坚果;斯提费尔;斯坦;fda（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Jauch}等人，《计算杂志》。图表。Stat.30，No.3，622--631（2021；Zbl 07499906）
全文： 内政部 arXiv公司

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