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条件Metropolis Hastings采样器的收敛性

部分： 马尔可夫过程概率方法、模拟和随机微分方程参数化推理

剑桥大学出版社在线出版：2016年2月22日

加林·L·琼斯 ,
加雷思·罗伯茨 以及
杰弗里·罗森塔尔
加林·L·琼斯*
附属：
明尼苏达大学
加雷思·罗伯茨*
附属：
华威大学
杰弗里·罗森塔尔*
附属：
多伦多大学
*
*邮政地址：美国明尼苏达州明尼阿波利斯市明尼苏打大学统计学院，邮编：55455。电子邮件地址：galin@umn.edu
∗∗邮政地址：英国考文垂华威大学统计系CV4 7AL。电子邮件地址：gareth.o.roberts@warwick.ac.uk
∗∗∗通讯地址：加拿大安大略省多伦多市多伦多大学统计系，M5S 3G3。电子邮件地址：jeff@math.toronto.edu
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摘要

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我们考虑马尔可夫链蒙特卡罗算法，该算法将吉布斯更新与大都会黑斯廷斯更新相结合，从而产生条件Metropolis-Hastings采样器（CMH取样器）。我们开发了CMH采样器几何遍历或一致遍历的条件。我们通过分析CMH采样器来说明我们的结果，该采样器用于仅基于离散观测对扩散过程的整个采样路径进行贝叶斯推断。

关键词

马尔可夫链蒙特卡罗算法独立取样器吉布斯采样器几何遍历性收敛速度

MSC分类

主要用户： 60J05:一般状态空间上的离散马尔可夫过程60J22:马尔可夫链中的计算方法65C40：计算马尔可夫链62F15:贝叶斯推断
类型
一般应用概率
问询处
应用概率研究进展 ,第46卷 ,第2版 2014年6月 第422-445页
版权
©应用概率信托

脚注

部分由国家卫生研究院支持。

部分由加拿大自然科学和工程研究委员会提供支持。

工具书类

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