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哈斯蒂，大卫一世。;西尔维亚·利弗拉尼;西尔维亚·理查森

具有未知浓度参数的Dirichlet过程混合模型的采样：大数据实现中的混合问题。 （英文） Zbl 1332.62093号

统计计算。 25，第5期，1023-1037（2015）.
摘要：我们考虑了一个一般的带浓度参数的破胶Dirichlet过程混合模型的马尔可夫链蒙特卡罗抽样问题。本文介绍了一种Gibbs采样算法，该算法结合了S.G.沃克【Commun.Stat.，Simulation Compute.36，No.1，45-54（2007；Zbl 1113.62058号)]以及O.帕帕斯皮利奥普洛斯和G.O.罗伯茨【生物统计学95，第1期，169–186页（2008年；兹比尔1437.62576)]. 我们的通用算法是作为高效的开源C++软件实现的，作为R包提供，并且基于类似于O.帕帕斯皮利奥普洛斯【关于Dirichlet混合模型后验抽样的注释。华威大学工作论文（2008），http://www2.warwick.ac.uk/fac/sci/statistics/crism/research/2008/08-20wv2.pdf]并由实施C.姚等【《贝叶斯非参数隐马尔可夫模型在基因组学中的应用》，J.R.Stat.Soc.，Ser.B，Stat.Methodol.73，No.1，37-57（2011），http://www.jstor.org/stable/41057424]. 我们讨论了在大型数据集中实现这种性质的MCMC采样器良好混合的困难，并研究了初始化的敏感性。此外，我们还考虑了当添加额外的层次层以便在\（\alpha\）上进行联合推断时的挑战。为了克服这些困难，我们引入了一种新的标签切换运动，并计算了后边缘分割。我们的工作使用剖面回归应用程序进行了说明，在该应用程序中，我们展示了合成和真实示例的良好混合行为。

引用于7文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
60年22日 马尔可夫链中的计算方法
60G57型 随机测量
62D05型 抽样理论、抽样调查

关键词：

迪里克莱过程;混合物模型;剖面回归;贝叶斯聚类

引文：

Zbl 1113.62058号;Zbl 1437.62576号

软件：

R（右）;PReMiuM公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.I.Hastie}等人，《统计计算》。25，第5号，1023--1037（2015；Zbl 1332.62093）
全文： 内政部 arXiv公司

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