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文森特·吉尔斯;马修·普拉托拉（Matthew T.Pratola）。;拉杜赫贝

出租车取样器：MCMC用于离散空间，并应用于树模型。 （英语） Zbl 07739579号

J.统计计算。模拟 93，编号5，753-774（2023）.
摘要：基于在贝叶斯模型中探索离散但非常复杂的状态空间的问题，我们提出了一种新的马尔可夫链蒙特卡罗搜索算法：出租车取样器我们描述了该采样器的结构，并讨论了其解释和使用与标准Metropolis-Hastings以及相关的Hamming球采样器有何不同。然后，与激发贝叶斯回归树计数模型中的幼稚Metropolis-Hastings搜索相比，所提出的采样算法在计算时间方面有了实质性的改进，而没有任何效率损失，其中，我们利用离散状态空间假设构造了一个新的似然函数，该似然函数允许灵活地描述不同的均值-方差关系，同时与计数数据的现有似然函数相比，保持了参数的可解释性。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

离散状态空间;马尔科夫蒙特卡洛;回归树;count数据;数据增强

软件：

巴蒂;贝叶斯树;CatBoost公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.Geels}等人，《统计计算杂志》。模拟93，No.5，753--774（2023；Zbl 07739579）
全文： 内政部 arXiv公司

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