Galin L.琼斯。;詹姆斯·霍伯特。 分层随机效应模型吉布斯采样器的充分老化。 (英文) Zbl 1048.62069号 Ann.统计。 32,第2期,784-817(2004). 作者考虑了标准正态理论单向随机效应模型的贝叶斯层次版本。为底层马尔可夫链建立了漂移和最小化条件。他们讨论了到平稳性的总变化距离的分析上界,并构造了这样的上界。这就产生了一种确定足够烧入量的方法。用数值例子说明了结果。审核人:Nicko G.Gamkrelidze(莫斯科) 引用于41文件 MSC公司: 62J10型 方差和协方差分析(ANOVA) 2015年1月62日 贝叶斯推断 60J10型 马尔可夫链(离散状态空间上的离散时间马尔可夫过程) 关键词:块状吉布斯取样器;老化;漂移条件;几何遍历性;亚氨基化条件;收敛速度;总变化距离 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.L.Jones}和\textit{J.P.Hobert},Ann.Stat.32,No.2,784--817(2004;Zbl 1048.62069) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] Cowles,M.K.和Carlin,B.P.(1996年)。马尔可夫链蒙特卡罗收敛诊断:比较综述。J.Amer。统计师。协会91 883–904·Zbl 0869.62066号 ·doi:10.2307/2291683 [2] Cowles,M.K.、Roberts,G.O.和Rosenthal,J.S.(1999年)。MCMC收敛诊断导致的可能偏差。J.统计。计算。模拟64 87–104·Zbl 1156.62315号 ·网址:10.1080/00949659908811968 [3] Cowles,M.K.和Rosenthal,J.S.(1998年)。马尔可夫链蒙特卡罗算法收敛速度的模拟方法。统计师。计算。8 115–124. [4] Douc,R.、Moulines,E.和Rosenthal,J.S.(2002年)。马尔可夫链几何收敛速度的定量界。多伦多大学统计系技术报告·Zbl 1072.60059号 [5] Gelfand,A.E.、Hills,S.E.、Racine-Poon,A.和Smith,A.F.M.(1990)。使用吉布斯抽样说明正常数据模型中的贝叶斯推断。J.Amer。统计师。协会85 972–985。 [6] Gelfand,A.E.和Smith,A.F.M.(1990)。计算边缘密度的基于采样的方法。J.Amer。统计师。协会85 398–409·Zbl 0702.62020号 ·doi:10.2307/2289776 [7] 霍伯特,J.P.(2001)。D.A.van Dyk和X.-L.Meng对“数据增强的艺术”的讨论。J.计算。图表。统计师。10 59–68. ·doi:10.1198/10618600152418584 [8] Hobert,J.P.和Geyer,C.J.(1998年)。分层随机效应模型中Gibbs和block Gibbs采样器的几何遍历性。《多元分析杂志》。67 414–430. ·Zbl 0922.60069号 ·doi:10.1006/jmva.1998.1778 [9] Jones,G.L.(2001)。马尔可夫链蒙特卡罗算法的收敛速度和蒙特卡罗标准误差。佛罗里达大学博士论文。 [10] Jones,G.L.和Hobert,J.P.(2001)。通过马尔可夫链蒙特卡罗诚实地探索难处理的概率分布。统计师。科学。16 312–334. ·Zbl 1127.60309号 ·doi:10.1214/ss/1015346317 [11] Marchev,D.和Hobert,J.P.(2004)。多元Student(t\)模型的van Dyk和Meng算法的几何遍历性。J.Amer。统计师。协会99 228–238·Zbl 1089.60518号 ·doi:10.1198/016214500000223 [12] Meng,X.-L.和van Dyk,D.A.(1999)。通过条件扩充和边际扩充寻求有效的数据扩充方案。生物特征86 301–320·Zbl 1054.62505号 ·doi:10.1093/biomet/86.2.301 [13] Meyn,S.P.和Tweedie,R.L.(1993年)。马尔可夫链与随机稳定性。斯普林格,伦敦·Zbl 0925.60001号 [14] Meyn,S.P.和Tweedie,R.L.(1994年)。马尔可夫链几何收敛速度的可计算界。附录申请。普罗巴伯。4 981–1011. JSTOR公司:·Zbl 0812.60059号 ·doi:10.1214/aoap/1177004900 [15] Natarajan,R.和McCulloch,C.E.(1998年)。扩散固有先验的吉布斯抽样:数据驱动推理的有效方法?J.计算。图表。统计师。7 267–277. [16] Nummelin,E.(1984)。一般不可约马氏链与非负算子。剑桥大学出版社·Zbl 0551.60066号 [17] Roberts,G.O.和Tweedie,R.L.(1999)。马尔可夫链的再生时间和收敛速度的界。随机过程。申请。80 211–229. ·Zbl 0961.60066号 ·doi:10.1016/S0304-4149(98)00085-4 [18] Roberts,G.O.和Tweedie,R.L.(2001)。“马尔可夫链再生时间和收敛速度的界限”的勘误表。随机过程。申请。91 337–338. ·Zbl 1047.60072号 ·doi:10.1016/S0304-4149(00)00074-0 [19] Rosenthal,J.S.(1995年a)。马尔可夫链蒙特卡罗的简化条件和收敛速度。J.Amer。统计师。协会90 558–566·Zbl 0824.60077号 ·doi:10.2307/291067 [20] Rosenthal,J.S.(1995年b)。方差分量模型吉布斯抽样的收敛速度。Ann.Statist公司。23 740–761. JSTOR公司:·兹伯利0841.62074 ·doi:10.1214/aos/1176324619 [21] Rosenthal,J.S.(1996年)。James–Stein估值器相关模型的吉布斯采样器分析。统计师。计算。6 269–275. [22] Tanner,M.A.和Wong,W.H.(1987年)。通过数据增强计算后验分布(与讨论)。J.Amer。统计师。协会82 528–550·Zbl 0619.62029号 ·doi:10.2307/2289457 [23] Tierney,L.(1994)。用于探索后验分布的马尔可夫链(带讨论)。Ann.Statist公司。22 1701–1762. JSTOR公司:·Zbl 0829.62080号 ·doi:10.1214/aos/1176325750 [24] van Dyk,D.A.和Meng,X.-L.(2001)。数据增强的艺术(与讨论)。J.计算。图表。统计师。10 1–111. ·doi:10.1198/10618600152418584 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。