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蒂埃里·马拉。;马尔万·法赫斯;邵、钱;阿尼斯·尤尼斯

贝叶斯框架中定义的联合概率分布的随机抽样。 （英语） Zbl 1469.62118号

SIAM J.科学。计算。 41，1号，A316-A338（2019）.
摘要：贝叶斯框架中定义的联合概率分布函数（jpdf）所表征的随机变量通常采用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）抽样。当变量数量较多时，后者可能需要计算。作为替代方案，本文的一些作者最近引入了最大条件概率分布（MCPD）采样器，以方便有效地从期望的jpdf中随机抽取采样值。MCPD方法在其他变量最大化条件jpdf的条件下提供给定变量的概率分布。然而，和MCMC相反，MCPD并没有提供足够的抽头来进行计算机模型响应的后验不确定性和灵敏度分析。在本工作中，我们展示了如何在目标jpdf具有特定依赖结构的要求下，从MCPD图中提取随机样本。进行了几次数值试验，以证明新采样方法的有效性。新方法用于对实验数据进行统计校准后的数值模型进行预测不确定性和灵敏度分析。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
65二氧化碳 蒙特卡罗方法

关键词：

贝叶斯框架;模型统计校准;最大条件后验分布;后验不确定性和敏感性分析;排水试验

软件：

梦想;螺母
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.A.Mara}等人，SIAM J.Sci。计算。41，1号，A316--A338（2019；Zbl 1469.62118）
全文： 内政部

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