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通过条件增强和边缘增强寻求有效的数据增强方案。 (英语) Zbl 1054.62505号

摘要:数据增强,有时也称为辅助变量方法,是构建优化和模拟算法的强大工具。在优化的背景下,作者[见J.R.Stat.Soc.,Ser.B 60,559–578(1998;Zbl 0909.62073号)]报告了“工作参数”方法在为快速简单的EM型算法构建高效数据增强方案方面取得的一些成功。本文研究了马尔可夫链蒙特卡罗环境中工作参数的使用,特别是在M.A.坦纳W·H·王《美国统计协会杂志》第82期,第528–541页(1987年;兹比尔0619.62029)]数据增强算法,通过对两种工作参数方法,即条件增强方法和边缘增强方法的理论研究。以单变量t模型下的后验抽样为例,详细说明了边缘增强方法是如何通过在更大的空间中构造非正递归马尔可夫链来获得快速混合正递归马尔柯夫链的。

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62A01型 统计学基础和哲学主题
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全文: 内政部