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佛罗伦萨，加布里埃尔;克利斯朵夫·普莱纳斯;亚历山德罗·罗西

动态混合模型的边际似然。 （英语） Zbl 1255.62062号

计算。统计数据分析。 56，第9期，2650-2662（2012）.
小结：给出了一类动态混合模型在计算边际似然时降低参数空间维数的分析结果。这些结果允许通过卡尔曼滤波和高斯求积将超出可能性的尺度参数进行积分。该方法简单，提高了四种边缘似然估计量的精度，即拉普拉斯方法、Chib估计量、倒重要性抽样和桥式抽样。对于一些经验相关的情况，如局部水平和局部线性模型，可以在没有任何后验抽样的情况下直接获得边际似然。在一些示例中给出了实现细节。两个经验应用说明了所获得的精度增益。

引用于1文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62M20型 随机过程推断和预测
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

贝叶斯模型选择;桥式取样;Chib方法;拉普拉斯法;马尔可夫切换模型;交互重要性抽样;状态空间模型

软件：

ts桥
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\textit{G.佛罗伦萨}等人，计算。统计数据分析。56，编号92650-2662（2012年；兹bl 1255.62062）
全文： 内政部

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