On the computational complexity of MCMC-based estimators in large samples

On the computational complexity of MCMC-based estimators in large samples

Diğer sürümleri göster (1)

In this paper we examine the implications of the statistical large sample theory for the computational complexity of Bayesian and quasi-Bayesian estimation carried out using Metropolis random walks. Our analysis is motivated by the Laplace–Bernstein–Von Mises central limit theorem, which states that...

Detaylı Bibliyografya
Asıl Yazarlar:	Belloni, Alexandre, Chernozhukov, Victor V.
Diğer Yazarlar:	Massachusetts Institute of Technology. Department of Economics
Materyal Türü:	Makale
Dil:	en_US
Baskı/Yayın Bilgisi:	Institute of Mathematical Statistics 2013
Online Erişim:	http://hdl.handle.net/1721.1/81193 https://orcid.org/0000-0002-3250-6714

Benzer Materyaller

On the computational complexity of MCMC-based estimators in large samples
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

An MCMC approach to classical estimation
Yazar:: Chernozhukov, Victor, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

Post-[script l]\2081-penalized estimators in high-dimensional linear regression models
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

Pivotal estimation via square-root Lasso in nonparametric regression
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2015)

Fast MCMC sampling for Markov jump processes and extensions
Yazar:: Rao, V, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2013)

Model selection by MCMC computation
Yazar:: Andrieu, C, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2001)

ℓ1-penalized quantile regression in high-dimensional sparse models
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2013)

ℓ[subscript 1]-penalized quantile regression in high-dimensional sparse models
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2013)

High Dimensional Sparse Econometric Models: An Introduction
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2012)

Least Squares After Model Selection in High-dimensional Sparse Models
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2012)

High Dimensional Sparse Econometric Models: An Introduction
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

Uniformly valid post-regularization confidence regions for many functional parameters in z-estimation framework
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2019)

Posterior inference in curved exponential families under increasing dimensions
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2018)

L1-Penalized Quantile Regression in High Dimensional Sparse Models
Yazar:: Chernozhukov, Victor, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

Posterior inference in curved exponential families under increasing dimensions
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

Least Squares after Model Selection in High-Dimensional Sparse Models
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

Conditional Quantile Processes Based on Series or Many Regressors
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

Fast and reliable MCMC for cosmological parameter estimation
Yazar:: Dunkley, J, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2004)

Clone MCMC: Parallel high-dimensional Gaussian gibbs sampling
Yazar:: Bǎrbos, A, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2018)

High-Dimensional Methods and Inference on Structural and Treatment Effects
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2015)

Square-Root Lasso: Pivotal Recovery of Sparse Signals via Conic Programming
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

Lasso Methods for Gaussian Instrumental Variables Models
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

Variational MCMC
Yazar:: de Freitas, N, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2001)

Post-Selection Inference for Generalized Linear Models With Many Controls
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2018)

Fast MCMC sampling for Markov jump processes and continuous time Bayesian networks
Yazar:: Rao, V, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

A Bayesian estimation of building shape using MCMC
Yazar:: Dick, AR, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2002)

Inference on Treatment Effects after Selection amongst High-Dimensional Controls
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2012)

Conditional quantile processes based on series or many regressors
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2019)

Complexity analysis of accelerated MCMC methods for Bayesian inversion
Yazar:: Hoang, Viet Ha., ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2014)

Localization for MCMC: sampling high-dimensional posterior distributions with local structure
Yazar:: Morzfeld, M., ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2019)

Uniform post-selection inference for least absolute deviation regression and other Z-estimation problems
Yazar:: Belloni, Alberto, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2018)

Inference for High-Dimensional Sparse Econometric Models
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2019)

MCMC estimation for the p(2) network regression model with crossed random effects.
Yazar:: Zijlstra, B, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2009)

Sparse Models and Methods for Optimal Instruments with an Application to Eminent Domain
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

Inference in High-Dimensional Panel Models With an Application to Gun Control
Yazar:: Belloni, Alexandre, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2018)

Efficient MCMC sampling with dimension-free convergence rate using ADMM-type splitting
Yazar:: Vono, M, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2022)

MCMC diminta sedia laporan
Yazar:: Ali, Suraya
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

On the Parallelization of MCMC for Community Detection
Yazar:: Wanye, Frank, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

Adaptive MCMC with Bayesian Optimization
Yazar:: Mahendran, N, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2012)

An Introduction to MCMC for Machine Learning
Yazar:: Andrieu, C, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2003)