海基·哈里奥;埃罗·萨克斯曼;乔安娜·塔米宁 高维MCMC的组件自适应。 （英语） Zbl 1091.65009号 计算。斯达。 20，第2期，265-273（2005）. 描述了一种单分量自适应Metropolis（SCAM）采样算法，其中（高斯）建议一维分布的方差在每一步都随先前生成的样本的方差而变化。当目标高度相关时，SCAM的目标成分混合分布较差。因此，建议将建议分布轮换为目标分布的（估计）主成分。文中考虑了各种维数高达1000的高斯目标的仿真示例。审核人：R.E.Maiboroda（基辅） 引用于1审查引用于39文件 理学硕士： 62-08 统计问题的计算方法 65立方厘米40 马尔可夫链的数值分析或方法 62H25个 因子分析和主成分；对应分析 65二氧化碳 蒙特卡罗方法 62D05型 抽样理论、抽样调查 关键词：主要成分;多元分布;随机向量生成;马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法;数值示例;单分量自适应Metropolis采样算法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Haario}等人，计算。Stat.20，No.2，265--273（2005；Zbl 1091.65009） 全文： 内政部 参考文献： [1] Andrieu，C.&Robert，C.P.（2001年），用于最佳采样的受控MCMC。预打印*网址：//www。统计板。凸轮。交流uk/mcmc/ [2] Atchade，Y.F.和Rosenthal，J.S.（2003），《自适应马尔可夫链蒙特卡罗算法》。预打印*网址：//www。统计板。凸轮。ac.uk/mcmc/英国·Zbl 1085.62097号 [3] Gelman，A.G。；Roberts，G.O。；吉尔克斯，W.R。；Bernardo，J.M.（编辑）；Berger，J.O.（编辑）；David，A.F.（编辑）；Smith，A.F.M.（编辑），《高效都市跳跃规则》，599-608（1996），纽约 [4] Gilks，W.&Roberts，G.（1995），《改善MCMC的策略》，载于W.R.Gilkss，S.Richardson&D.J.Spiegelhalter主编，《实践中的马尔可夫链蒙特卡罗》，查普曼和霍尔出版社，第75-88页。 [5] Gilks，W.、Roberts，G.和Sahu，S.（1998年），“再生过程中的自适应马尔可夫链蒙特卡罗”，《美国统计学会期刊》第93卷，第1045-1054页·Zbl 1064.65503号 ·doi:10.1080/016214519998.10473766 [6] Haario，H.、Saksman，E.和Tamminen，J.（1999），“随机行走大都会算法的自适应建议分布”，计算。《统计数字》第14卷，第375-395页·Zbl 0941.62036号 ·doi:10.1007/s001800050022 [7] Haario，H.、Saksman，E.和Tamminen，J.（2001），“自适应大都会算法”，伯努利7（2），223-242·Zbl 0989.65004号 ·doi:10.2307/3318737 [8] Haario，H.、Saksman，E.和Tamminen，J.（2003），MCMC的组件自适应。赫尔辛基大学数学系报告，预印本342·兹比尔1091.65009 [9] Hastings，W.（1970年），“使用马尔可夫链的蒙特卡罗采样方法及其应用”，《生物统计学》57，97-109·Zbl 0219.65008号 ·doi:10.1093/biomet/57.1.97 [10] Metropolis，N.、Rosenbluth，A.W.、Rosenbruth，M.N.、Teller，A.H.和Teller等人（1953年），“快速计算机器的状态方程计算”，J.Chem。物理211087-1091·Zbl 1431.65006号 ·数字对象标识代码：10.1063/1.1699114 [11] Sahu，S.K.和Zhigljavsky，A.A.（2003），“自适应自再生马尔可夫链蒙特卡罗”，伯努利第395-422页·Zbl 1044.62033号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。