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菲利普·加格农

知情的可逆跳跃算法。 （英语） 兹比尔1476.62057

电子。J.统计。 15，第2号，3951-3995（2021）.
摘要：在提议机制中纳入有关目标分布的信息通常会产生高效的马尔可夫链蒙特卡罗算法（或至少比未经通知的对等算法更有效的算法）。例如，在固定维算法中引入梯度信息已被证明是成功的，正如Hamiltonian Monte Carlo等算法所看到的那样。在跨维算法中，P.J.格林[“跨维马尔可夫链蒙特卡罗”，载于：P.J.Green（ed.）等人，《高度结构化随机系统》，牛津：牛津大学出版社，179-196（2003）][Zbl 1044.62110号])建议在模型从正态分布转换过程中使用信息均值和协方差矩阵对参数建议进行抽样。这些建议分布可视为参数分布的渐近近似，其中极限与样本大小有关。模型通常使用非信息均匀分布提出。在本文中，我们基于G.扎内拉【美国统计协会期刊115，第530、852–865号（2020年；Zbl 1445.60053号)]用于离散空间，以包含有关相邻模型的信息。我们依赖于对渐近精确的后验模型概率的近似。我们证明，在某些情况下，将此方法与Green[loc.cit.]方法相结合的采样器的行为与理想采样器相似，它们使用准确的模型概率，并在大样本情况下从正确的参数分布中进行采样。我们表明，在某些情况下，建议的采样器的实现是简单的。该方法应用于实际数据示例。该代码可在线获取。

引用于三文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62F07型 统计排名和选择程序
65二氧化碳 蒙特卡罗方法

关键词：

贝叶斯统计;大样本渐近性;马尔可夫链蒙特卡罗方法;模型平均值;型号选择;超维取样器;变量选择;弱收敛

引文：

Zbl 1044.62110号;Zbl 1445.60053号

软件：

坚果;斯坦
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Gagnon}，电子。J.Stat.15，No.2，3951--3995（2021；Zbl 1476.62057）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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