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J-GLOBAL ID：201402277617327825   整理番号：14A0414051

Markov連鎖モンテカルロ法の縮退の次数

THE ORDER OF DEGENERACY OF MARKOV CHAIN MONTE CARLO METHOD

著者 (1件)： KAMATANI Kengo (Osaka Univ., Osaka, JPN)
資料名： Journal of the Japan Statistical Society  (Journal of the Japan Statistical Society)
巻： 43  号： 2  ページ： 203-220  発行年： 2013年12月 
JST資料番号： L7007A  ISSN： 1882-2754  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時々,Markov連鎖モンテカルロ(MCMC)手続きは貧弱に機能する。この非効率の同定は重要だが,適切な理論的ツールは十分に調査されて来なかった。この目的のため,筆者らはMCMC手続きの混合特性を計測する縮退の次数を提案した。応用として,筆者らは1つがパラメータ同定の脆さである主要な3つの非効率源を考察した。筆者らは各非効率源の影響を示すための数値シミュレーションを提示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *モンテカルロ法 ,  *縮退 ,  *無次元数 ,  統計模型 ,  効率 ,  測度 ,  確率測度
準シソーラス用語： *Markov連鎖モンテカルロ法 ,  プロビットモデル ,  *次数

分類 (1件)： 統計学  (AB08000H)

引用文献 (28件)：

• (1) Akahira, M. and Takeuchi, K. (1995). Non-regular statistical estimation, Number 107 in Lecture notes in statistics, Springer, New York.
• (2) Cowles, M. K. and Carlin, B. P. (1996). Markov chain monte carlo convergence diagnostics: A comparative review, J. Amer. Statist. Assoc., 91, 883–904.
• (3) Dempster, A. P., Laird, N. M. and Rubin, D. B. (1977). Maximum Likelihood from Incom- plete Data via the EM Algorithm, J. R. Stat. Soc. Ser. B, 39(1), 1–38.
• (4) Diaconis, P., Khare, K. and Saloff-Coste, L. (2008). Gibbs sampling, exponential families and orthogonal polynomials, Statist. Sci., 23(2), 151–178, ISSN 0883-4237, doi:10.1214/07-STS252, with comments and a rejoinder by the authors.
• (5) Doob, J. L. (1949). Application of the theory of martingales, Le Calcul des Probabilit es et ses Applications, Colloques Internationaux du Centre National de la Recherche Scienti que, no. 13, pp. 23–27, Centre National de la Recherche Scienti que, Paris.

タイトルに関連する用語 (3件)： Markov連鎖モンテカルロ法 ,  縮退 ,  次数