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J-GLOBAL ID：201702267778266056   整理番号：17A1061637

非共役Gauss位置スケールパラメータモデルにおける厳密な後計算【Powered by NICT】

Exact posterior computation in non-conjugate Gaussian location-scale parameters models

著者 (2件)： Andrade J.A.A. (Department of Statistics and Applied Mathematics, Federal University of Ceara, 60455-670, Fortaleza-Ce, Brazil) ,  Rathie P.N. (Department of Statistics and Applied Mathematics, Federal University of Ceara, 60455-670, Fortaleza-Ce, Brazil)
資料名： Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation  (Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation)
巻： 53  ページ： 111-129  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3226A  ISSN： 1007-5704  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bayes解析では共役モデルのクラスは正確な事後分布が,このクラスは,わずか数分布を含むという意味で非常に限定的を得ることができた。事実において,実際の応用の大部分は非共役モデルを含む,MCMCアルゴリズムのような近似法が必要である。これらの方法は非常に複雑な構造を扱うことができるが,いくつかの実際的な問題は,それらの応用は非常に時間を要求できる,例えば,ヘビーテール分布を用いた場合,収束が困難なことがある,Metropolis-Hastingsアルゴリズムは非常に遅くなり,効率的な候補発生器分布を選択するに必要な必然的に余分の仕事に加えた。本研究では,Bayes計算のためのツールとしての特殊関数に注目し,正確な形におけるGauss非共役モデルにおける事後分布を得るための代替法を提案した。事後分布と明示的計算可能な形でその後量のいくつかを得るために,H関数に基づく複雑な積分法を用いた。理論を説明するために二例を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *共役 ,  アルゴリズム ,  特殊関数 ,  積分 ,  *モデル ,  近似法
準シソーラス用語： 再生器 ,  MCMC ,  事後分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bayes計算 ,  正確な事後分布 ,  非共役モデル ,  特殊関数 ,  H機能

分類 (5件)： 信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 共役 ,  スケールパラメータ ,  モデル ,  計算