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有效蒙特卡罗计算的伪边缘方法。 (英语) 兹比尔1185.60083

基于最初由博蒙特硕士【遗传学1641139-1160(2003)】。在离散情况下,如下所示。给定联合概率分布(π(θ,z))和条件分布(qθ。如果分析已知(π(θ))或计算成本低,则可以使用Metropolis-Hastings算法,从转移概率为(p(θ,θ’)=1\wedge\frac{\pi(theta’)}{\pi(theta)}的马尔可夫链中生成样本。如果不是这样的话,本文建议将概率\(\pi(\theta)\),\(\π(\tea')\)替换为定语\[\上划线{\pi}^N(θ)=\frac{1}{N}\sum_{k=1}^N\frac{\pi(θ,z(k))}{q_\theta(z(k第页,\]其中,\(z(k)|\theta\sim q_\theta(\cdot)\),\(z'(k)| \theta'\sim q_{\theta'}(\cdop)\)、\(k=1,\dots,N\),模拟期间可用的数据。
在本文中,对于相当任意的空间(Theta),给出了描述该方法收敛性的(Z)理论结果,并给出了简单的数值例子来说明该方法的良好经验特性。文中还给出了与边缘算法更明显但不精确的蒙特卡罗近似的有趣比较。

MSC公司:

60J22型 马尔可夫链中的计算方法
60K35型 相互作用的随机过程;统计力学类型模型;渗流理论
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