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J-GLOBAL ID:201202292723380128   整理番号:12A0924469

マルコフ連鎖モンテカルロ法による位相型分布のベイズ推定

Bayes Estimation of Phase-Type Distributions Using Markov Chain Monte Carlo
著者 (3件):
資料名:
巻: 112  号: 59(R2012 1-10)  ページ: 23-28  発行年: 2012年05月18日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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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)
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