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雷娜特·梅耶；蔡波；弗朗索瓦·佩伦

自适应抑制Metropolis采样使用2次拉格朗日插值多项式。 （英语） Zbl 1452.62099号

计算。统计数据分析。 52，第7号，3408-3423（2008）.
摘要：贝叶斯后验计算中的一个关键问题是从单变量分布（例如吉布斯采样器应用中的全条件分布）中进行有效采样。这种完全条件分布通常是非共轭的，代数上复杂的，计算上昂贵。针对广泛使用的自适应拒绝采样技术ARS，我们提出了一种称为ARMS2的替代算法[W.R.吉尔克斯和P.野生、J.R.Stat.Soc.、Ser。C 41，第2期，337-348（1992年；Zbl 0825.62407号);W.R.吉尔克斯，“吉布斯抽样的无导数自适应拒绝抽样”，J.M.Bernardo（ed.）等人，《贝叶斯统计》。第4卷。牛津：克拉伦登。641–649（1992）]用于从单变量对数曲线密度生成样本。虽然ARS是基于分段指数的采样，但新算法使用截断的正态分布，并利用了巧妙的辅助变量技术[P.达米恩和S.G.沃克，《采样截断正常密度、β密度和γ密度》，J.Compute。图表。Stat.10，No.2，206-215（2012；doi:10.1198/10618600152627906)]. 此外，我们将该算法扩展到处理对数凹密度，为自适应拒绝Metropolis采样（ARMS）提供了一种增强的替代方案[W.R.吉尔克斯等，J.R.Stat.Soc.，Ser。C 44，第4期，455–472（1995年；兹伯利0893.62110)]. 比较了ARMS和ARMS2在标准单变量分布模拟以及用于渔业资源评估的贝叶斯层次状态空间模型的吉布斯抽样中的性能。

引用于8文件

MSC公司：

62-08 统计学相关问题的计算方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

引文：

Zbl 0825.62407号；Zbl 0893.62110号

软件：

手臂；漏洞；法尔迈尔
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\textit{R.Meyer}等人，计算。统计数据分析。52，第7号，3408--3423（2008；Zbl 1452.62099）
全文： 内政部

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