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莱昂纳多·埃吉迪;罗伯塔·帕帕达;弗朗西斯科·保利;尼古拉·托雷利

关键单元在贝叶斯混合模型中重新标注。 （英语） Zbl 1384.62194号

统计计算。 28，第4期，957-969（2018）.
摘要：在有限混合模型的贝叶斯估计中，标签切换是一个众所周知的基本问题。当使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法研究复杂后验分布时，由于模型的似然对混合成分的重新标注是不变的，因此会出现这种情况。如果MCMC采样器随机切换标签，则不适合探索成分相关参数的后验分布。本文提出了一种基于MCMC后链重新标记的新方法。该方法的主要思想是对通过MCMC样本获得的相似矩阵执行聚类技术，其元素是观测样本中任何两个单元从同一分量中提取的概率。虽然它不能推广到任何情况，但由于其简单性和极低的计算负担，它在许多应用中可能很方便。

引用于三文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

标签交换;复杂的后验分布;MCMC公司;有限混合模型;贝叶斯估计

软件：

标签.切换;贝叶斯混合
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Egidi}等人，《统计计算》。28，第4号，957--969（2018；Zbl 1384.62194）
全文： 内政部 arXiv公司

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