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理查德·埃弗里特（Richard G.Everitt）。

使用仿射算法在低维中进行有效的重要性采样。 （英语） Zbl 1417.65037号

计算。统计。 33，编号1，1-29（2018）.
小结：尽管发展了复杂的技术，如序贯蒙特卡罗[P.Del道德等，J.R.Stat.Soc.，Ser。B、 统计方法。68，第3期，411-436（2006年；Zbl 1105.62034号)]对于低维目标分布，重要抽样（IS）仍然是一种重要的蒙特卡罗方法[N.肖邦和J.里奇韦，“别管Pima Indians:二进制回归作为贝叶斯计算的基准”，Stat.Sci。32，第1期，64–87页（2017年；doi:10.1214/16-STS581)]. 本文描述了一种使用仿射算法构造IS建议分布的新技术[L.H.德菲格雷多和J.斯托尔菲，数字。算法37，No.1-4，147-158（2004；兹比尔1074.65050)]. 这项工作建立在摩尔拒绝采样器的基础上[R.赛努丁、机器间隔实验。伊萨卡：康奈尔大学（博士论文）（2005年）；R.赛努丁和台风约克，“从小型系统发育树空间中自动验证冯·诺依曼拒绝采样”，《分子生物学算法》。4，第1条，第19页（2009年；doi:10.1186/1748-7188-4-1)]我们提供了一个比较。

理学硕士：

62-08 统计问题的计算方法
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
65G30型 区间和有限算术

关键词：

重要性抽样;蒙特卡罗方法;仿射算法

引文：

Zbl 1105.62034号;Zbl 1074.65050号

软件：

并入PT_90
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\textit{R.G.Everitt}，计算。Stat.33，No.1，1-29（2018；Zbl 1417.65037）
全文： 内政部

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