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公园，Jaewoo；穆拉利·哈兰

存在难以处理的归一化函数时的贝叶斯推断。 （英语） Zbl 1402.62046号

美国统计协会。 113，第523号，1372-1390（2018）.
摘要：统计中经常出现具有难以处理的归一化函数的模型。此类模型的常见示例包括用于社会网络的指数随机图模型和用于生态学和疾病建模的马尔可夫点过程。这些模型的推断很复杂，因为它们的概率分布的归一化函数包括感兴趣的参数。在贝叶斯分析中，它们导致了所谓的双重难以处理的后验分布，这给计算带来了巨大挑战。近年来出现了几种蒙特卡罗方法来解决此类模型的贝叶斯推断。我们提供了一个理解算法的框架，并阐明了它们之间的联系。通过多个模拟和实际数据示例，比较和对比了这些算法的计算和统计效率，并讨论了它们的理论基础。我们的研究为从业者提供了实用的建议，并为马尔可夫的未来研究提供了方向连锁蒙特卡洛（MCMC）方法学家。

引用于21文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62-04 统计相关问题的软件、源代码等
90立方厘米 涉及图形或网络的编程

关键词：

双重难处理分布；指数随机图模型；重要性抽样；马尔科夫蒙特卡洛；马尔可夫点过程

软件：

能量图；能量管理；卢比；R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Park}和\textit{M.Haran}，J.Am.Stat.Assoc.113，No.523，1372--1390（2018；Zbl 1402.62046）
全文： 内政部 arXiv公司

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