贝叶斯后验的快速计算方法

发布时间：2018-05-10 10:11

  本文选题：贝叶斯推断 + 后验边缘　； 参考：《统计与决策》2017年22期

【摘要】：贝叶斯推断的主要障碍是后验分布积分计算,INLA方法通过对边缘后验密度的精确近似克服了计算时间的问题,而且得到的计算结果与MCMC的精度几乎无异。文章首先对INLA方法的计算进行介绍,然后通过综述INLA与MCMC的比较研究阐述了INLA方法应用的优越性,并给出一个运用INLA进行参数估计的应用实例。
[Abstract]:The main obstacle of Bayesian inference is that the posterior distribution integral method overcomes the problem of computing time through the accurate approximation of edge posteriori density, and the calculated results are almost the same as that of MCMC. In this paper, the calculation of INLA method is introduced, then the superiority of INLA method is expounded by comparing INLA with MCMC, and an application example of parameter estimation using INLA is given.
【作者单位】： 中国传媒大学理学院;中国社会科学院数量经济与技术经济研究所;
【基金】：北京高等学校“青年英才计划”项目(YETP0611) 中国传媒大学优秀中青年教师培养工程(YXJS201330)
【分类号】：F224

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本文编号：1868894