Efficient Markov chain Monte Carlo with incomplete multinomial data

Kwang Woo Ahn; rnKung-Sik Chan

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Efficient Markov chain Monte Carlo with incomplete multinomial data

机译：具有不完整多项式数据的有效马尔可夫链蒙特卡洛

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We propose a block Gibbs sampling scheme for incomplete multinomial data. We show that the new approach facilitates maximal blocking, thereby reducing serial dependency and speeding up the convergence of the Gibbs sampler. We compare the efficiency of the new method with the standard, non-block Gibbs sampler via a number of numerical examples.

机译：对于不完整的多项式数据，我们提出了一个吉布斯块抽样方案。我们表明，这种新方法有助于最大程度地阻塞，从而减少串行依赖性并加快Gibbs采样器的收敛速度。我们通过许多数字示例将新方法与标准无块Gibbs采样器的效率进行了比较。

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来源
《Statistics and computing》 |2010年第4期|p.447-456|共10页
作者
Kwang Woo Ahn; rnKung-Sik Chan;
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作者单位

Division of Biostatistics, Medical College of Wisconsin,Milwaukee, WI 53226, USA;

rnDepartment of Statistics and Actuarial Science, The University of Iowa, Iowa City, IA 52242, USA;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
blocking; gibbs sampler; dirichlet distribution; epidemiology;

机译：阻塞吉布斯采样器狄利克雷分布流行病学;

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