悉达多·奇布 吉布斯输出的边际可能性。 （英语） Zbl 0868.62027号 美国统计协会。 90，编号4321313-1321（1995）. 小结：在通过吉布斯抽样进行贝叶斯估计的背景下，无论是否进行数据增强，开发了一种简单的方法来计算样本数据的边际密度（边际似然），给定从后验分布中提取的参数。因此，模型比较的贝叶斯因子可以作为模拟的副产品进行常规计算。迄今为止，这一计算已被证明极具挑战性。我们的方法利用了这样一个事实，即边缘密度可以表示为先验时间与后验密度的似然函数。这个简单的标识适用于任何参数值。如果吉布斯采样器中使用的所有完整条件密度都具有闭合形式的表达式，则可以对后验密度进行估计。为了提高精度，在高密度点估计后验密度，并导出所得估计的数值标准误差。这些思想被应用于概率回归和有限混合模型。 引用于13评论引用于345文件 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 10层62层 点估计 关键词：归一化常数的估计;有限混合模型;线性回归;马尔科夫蒙特卡洛;马尔可夫混合模型;多元密度估计;简化条件密度;贝叶斯估计;吉布斯采样;数据增强;边际密度;贝叶斯因子;后部密度;标准误差;概率回归 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛S.Chib｝，J.Am.Stat.Assoc.90，第432号，1313-1321（1995年；Zbl 0868.62027） 全文： 内政部