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麦克格雷，C.A。;佩蒂特，A.N。;蒂特林顿，D.M。;阿尔斯通，C.L。;凯利，M。

使用变分贝叶斯–SMCVB的跨维序贯蒙特卡罗。 （英语） Zbl 1468.62137号

计算。统计数据分析。 93, 246-254 (2016).
摘要：提出了一种新的跨维序贯蒙特卡罗算法SMCVB。在SMC方法中，粒子的加权样本是由一系列概率分布生成的，这些概率分布“收敛”到感兴趣的目标分布，在这种情况下是贝叶斯后验分布。该方法基于使用变分贝叶斯在SMCVB算法的每次迭代中提出新粒子，以便更有效地瞄准后验点。可变支持生成的提案不限于固定维度。这意味着出现的加权粒子集可以具有不同的维数，从而允许我们也可以为模型估计适当的维数。在有限混合模型估计的背景下概述了这种新算法。这为在SMC方法中使用可逆跳马尔可夫链蒙特卡罗核提供了一种计算要求较低的替代方法。我们在模拟数据分析和应用中说明了这些想法。

引用于三文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62英尺15英寸 贝叶斯推断
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
65二氧化碳 蒙特卡罗方法

关键词：

跨维序列蒙特卡罗;变分贝叶斯;贝叶斯分析;混合物模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛C.A.McGrory｝等人，计算机。统计数据分析。93、246——254（2016；Zbl 1468.62137）
全文： 内政部

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