并联MCM联合收割机 swMATH ID: 21115 软件作者： 艾琳·科隆（Erin Conlon），阿列克谢·米罗什尼科夫（Alexey Miroshnikov） 描述： R包并行MCMC组合：在给定完整数据集的情况下，组合独立子集马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）后验样本以估计后验密度的方法。最新的贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法已被开发用于大数据集，这些数据集太大，无法使用传统统计方法进行分析。这些方法将数据划分为非重叠子集，并对数据子集执行并行独立贝叶斯MCMC分析，为每个数据子集创建独立的次后验样本。这些独立的次后验样本通过此包中的四个函数进行组合，包括子集样本的平均、子集样本的加权平均和子集样本的核平滑。这四个函数假设用户之前运行过贝叶斯分析，并在包外生成了独立的后验样本；这些函数使用后验样本数组作为输入。这些方法已被证明对贝叶斯MCMC模型有用，包括贝叶斯逻辑回归、贝叶斯高斯混合模型和贝叶斯层次泊松-伽马模型。这些方法适用于具有超参数的贝叶斯层次模型，只要层次结构中单个级别的数据值不被划分为子集。 主页： https://cran.r-project.org/web/packages/parallelMCMCcombine/index.html 源代码： https://github.com/cran/parallelMCMCcombine 依赖项： R（右） 关键词： arXiv_发布;arXiv_状态.AP;R包;CRAN（起重机）;马尔科夫蒙特卡洛;MCMC公司;并行独立贝叶斯MCMC 相关软件： 斯坦;卡爪;WinBUGS公司;R（右）;古罗比;PRMLT公司;ADVI公司;科恩平滑;大表 引用于： 2文件 由4位作者引用 1 大卫·布莱恩·邓森 1 李，程 1 史蒂文·斯科特。 1 桑维什·斯利瓦斯塔瓦 2篇连载文章中引用 1 巴西概率统计杂志 1 机器学习研究杂志（JMLR） 在3个字段中引用 2 统计学（62-XX） 1 数值分析（65-XX） 1 运筹学、数学规划（90-XX） 按年份列出的引文