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西莉亚州维托拉图;艾奥尼斯·恩祖弗拉斯;伊里尼·穆斯塔基

解释具有独立性假设的潜在变量模型中联合和边际蒙特卡罗估计的行为。 （英语） Zbl 1342.62128号

统计计算。 26，编号1-2333-348（2016）.
小结：在潜在变量模型中，可以基于独立性或条件独立性假设，使用联合似然或边际似然来实现参数估计。在贝叶斯框架中，对于贝叶斯边际（或综合）似然的估计也出现了同样的困境，这是模型比较和平均的主要工具。在大多数情况下，贝叶斯边际似然是一个无法解析计算的高维积分，其估计使用了大量基于蒙特卡罗积分（MCI）的方法。在这项工作中，表明联合MCI方法巧妙地利用了所采用模型的特性，导致有限设置中的误差和偏差增加。这里确定了这两种方法下与估值器相关的误差的来源和组成部分，并以精确形式提供。此外，还研究了样本协变对蒙特卡罗估计量的影响。尤其是，即使在独立性假设下，样本协方差将接近（但不完全）零，这对估计值及其变异性有着严重的影响。为了解决这个问题，引入了样本独立性发散指数作为协方差的多元扩展。在具有类似结构的多参数模型的贝叶斯推理中，这里所述的含义对于出现的大多数实际问题都很重要。

引用于1文件

MSC公司：

62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

边际似然;贝叶斯因子;采用蒙地卡罗积分法

软件：

ts桥
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\textit{S.Vitoratou}等人，《统计计算》。26，编号1-333-348（2016；兹bl 1342.62128）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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