西尔维亚·理查森；彼得·J·格林。 关于具有未知组分数量的混合物的贝叶斯分析。（经过讨论）。 （英语） Zbl 0891.62020号 J.R.Stat.Soc.，塞尔维亚。B 59，第4期，731-792（1997）; 更正同上，第60号，第3，661（1998）。 总结：利用可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗方法，开发了一种新的完全贝叶斯混合分析方法，该方法能够在混合中不同分量对应的参数子空间之间跳跃。由此，从所有未知变量的完整联合分布中生成一个样本，这可以作为全面呈现后验分布许多方面的基础。本文将该方法应用于单变量正态混合物的分析，使用层次先验模型，该模型提供了一种处理弱先验信息的方法，同时避免了在混合物环境中使用不当先验的数学陷阱。 引用于4评论引用于404文件 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 65C99个 概率方法，随机微分方程 62页99 统计学的应用 65二氧化碳 蒙特卡罗方法 关键词：出生和死亡过程；分类；银河数据；异质性；湖泊酸度数据；正常混合物；预测分布；可逆跳跃算法；敏感性分析；可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗方法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Richardson}和\textit{P.J.Green}，J.R.Stat.Soc.，Ser。B 59，编号4，731--792（1997；Zbl 0891.62020）