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【24h】

Putting Markov Chains Back into Markov Chain Monte Carlo

机译：将马尔可夫链放回马尔可夫链中蒙特卡洛

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Markov chain theory plays an important role in statistical inference both in the formulation of models for data and in the construction of efficient algorithms for inference. The use of Markov chainsin modeling data has a long history, however the use of Markov chain theory in developing algorithms forstatistical inference has only become popular recently. Using mark-recapture models as an illustration,we show how Markov chains can be used for developing demographic models and also in developingefficient algorithms for inference. We anticipate that a major area of future research involving mark-recapturedata will be the development of hierarchical models that lead to better demographic models that accountfor all uncertainties in the analysis. A key issue is determining when the chains produced by Markov chain Monte Carlo sampling have converged.
机译：马尔可夫链理论在统计推断中起着重要作用，无论是在建立数据模型还是在构建有效的推断算法中。马尔可夫链在建模数据中的使用已有很长的历史，但是，马尔可夫链理论在开发统计推断算法中的使用只是最近才流行。以标记夺回模型为例，我们展示了马尔可夫链如何用于开发人口统计学模型以及如何开发有效的推理算法。我们预计，涉及标记夺回数据的未来研究的主要领域将是分层模型的开发，这将导致更好的人口统计学模型，这些模型能够解释分析中的所有不确定性。一个关键问题是确定马尔可夫链蒙特卡洛采样产生的链何时收敛。

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