抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本稿では位相型分布のパラメータをベイズ推定するためのマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の提案を行う。MCMCはベイズ推定を行うために最も有効かつ実践的なアルゴリズムとして知られている。従来研究において,位相型分布に対するMCMCアルゴリズムはMJP(Markov Jump Process)の枠組みで構成されていた。しかしながら,MJPに基づいたMCMCアルゴリズムは,ある特定の場合において,膨大なサンプル生成に要する計算時間がかかる。本稿では,連続時間マルコフ連鎖における一様化手法に注目した新しいMCMCアルゴリズムの提案を行う。提案するアルゴリズムは実装が容易であり,いくつかの場合において,MJPによるMCMCよりもより少ない計算コストでサンプルの生成を行うことができる。(著者抄録)