Analytic convergence rates and parameterisation issues for the Gibbs sampler applied to state space models.

Analytic convergence rates and parameterisation issues for the Gibbs sampler applied to state space models.

Hiển thị phiên bản (1) khác

In this paper we obtain a closed form expression for the convergence rate of the Gibbs sampler applied to an AR(1) plus noise model in terms of the parameters of the model. We also provide evidence that a "centered" parameterisation of a state space model is preferable for the performance...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Pitt, M, Shephard, N
Định dạng:	Working paper
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	Nuffield College (University of Oxford) 1996

Những quyển sách tương tự

Analytic convergence rates and parameterisation issues for the Gibbs sampler applied to state space models
Bằng: Pitt, M, et al.
Được phát hành: (1999)

Antithetic Methods for Gibbs Samplers
Bằng: Holmes, C, et al.
Được phát hành: (2009)

Gibbs sampler for statistical multiple alignment
Bằng: Jensen, J, et al.
Được phát hành: (2005)

Programmable Quantum Annealers as Noisy Gibbs Samplers
Bằng: Marc Vuffray, et al.
Được phát hành: (2022-04-01)

A Gibbs Sampler for Phrasal Synchronous Grammar Induction
Bằng: Blunsom, P, et al.
Được phát hành: (2009)

A CMB Gibbs sampler for localized secondary anisotropies
Bằng: Bull, P, et al.
Được phát hành: (2014)

A Gibbs Sampler for Phrasal Synchronous Grammar Induction.
Bằng: Blunsom, P, et al.
Được phát hành: (2009)

Gibbs sampler approval to biomedical data problem analysis
Bằng: Chin, Siew Hoo.
Được phát hành: (2008)

Bayesian analysis of the linear regression constraints by Gibbs sampler
Bằng: Younis Hazim Ismail
Được phát hành: (2010-06-01)

Estimating CDMs Using the Slice-Within-Gibbs Sampler
Bằng: Xin Xu, et al.
Được phát hành: (2020-09-01)

Improved techniques for sampling complex pedigrees with the Gibbs sampler
Bằng: Fernando Rohan L, et al.
Được phát hành: (2007-01-01)

On Bayesian Estimation in Mixed Linear Models Using the Gibbs Sampler
Được phát hành: (2008-06-01)

An exact auxiliary variable Gibbs sampler for a class of diffusions
Bằng: Wang, Q, et al.
Được phát hành: (2020)

MALA-within-Gibbs Samplers for High-Dimensional Distributions with Sparse Conditional Structure
Bằng: Tong, XT, et al.
Được phát hành: (2021)

Fragmentation of young massive clusters in binary components: an application of Griddy Gibbs Sampler
Bằng: Abisa Sinha Adhikary, et al.
Được phát hành: (2025-03-01)

A navigation satellite selection algorithm for optimized positioning based on Gibbs sampler
Bằng: Na Xia, et al.
Được phát hành: (2020-06-01)

Fiducial Inference on the Right Censored Birnbaum–Saunders Data via Gibbs Sampler
Bằng: Kalanka P. Jayalath
Được phát hành: (2021-05-01)

An Introduction to the DA-T Gibbs Sampler for the Two-Parameter Logistic (2PL) Model and Beyond
Bằng: Gunter Maris, et al.
Được phát hành: (2005-01-01)

Single-channel blind separation of co-frequency modulated signals based on Gibbs sampler
Bằng: Yong YANG, et al.
Được phát hành: (2015-04-01)

Single-channel blind separation of co-frequency modulated signals based on Gibbs sampler
Bằng: Yong YANG, et al.
Được phát hành: (2015-04-01)

Position Weight Matrix, Gibbs Sampler, and the Associated Significance Tests in Motif Characterization and Prediction
Bằng: Xuhua Xia
Được phát hành: (2012-01-01)

GSimp: A Gibbs sampler based left-censored missing value imputation approach for metabolomics studies.
Bằng: Runmin Wei, et al.
Được phát hành: (2018-01-01)

A note on convergence of the equi-energy sampler
Bằng: Andrieu, C, et al.
Được phát hành: (2008)

Tracing spinning reserve inadequacy risk via hybrid importance sampling with an optimised partially collapsed Gibbs sampler
Bằng: Yue Wang
Được phát hành: (2021-08-01)

Empirical Statistical Power for Testing Multilocus Genotypic Effects under Unbalanced Designs Using a Gibbs Sampler
Bằng: Chaeyoung Lee
Được phát hành: (2012-11-01)

Estimação de parâmetros genéticos em suínos usando Amostrador de Gibbs Estimation of genetic parameters for growth and backfat thickness of Large White pigs using the Gibbs Sampler
Bằng: Leandro Barbosa, et al.
Được phát hành: (2008-07-01)

Non-parametric MCMC Gibbs sampler approach and misclassification assessment of estimating haplotype frequencies among related statistical approaches
Bằng: Gie Ken-Dror
Được phát hành: (2022-10-01)

Volumetric Next Best View by 3D Occupancy Mapping Using Markov Chain Gibbs Sampler for Precise Manufacturing
Bằng: Lei Hou, et al.
Được phát hành: (2019-01-01)

GBNet: Deciphering regulatory rules in the co-regulated genes using a Gibbs sampler enhanced Bayesian network approach
Bằng: Wang Wei, et al.
Được phát hành: (2008-09-01)

Parameterised linearizability
Bằng: Yang, H, et al.
Được phát hành: (2014)

Parameterisation space for Cornell potential in a QCD potential model
Bằng: Krishna Kingkar Pathak, et al.
Được phát hành: (2022-11-01)

Randomized Hamiltonian Monte Carlo as scaling limit of the bouncy particle sampler and dimension-free convergence rates
Bằng: Deligiannidis, G, et al.
Được phát hành: (2020)

Randomized Hamiltonian Monte Carlo as scaling limit of the bouncy particle sampler and dimension-free convergence rates
Bằng: Deligiannidis, G, et al.
Được phát hành: (2021)

Gibbs states on countable sets /
Được phát hành: (1974)

Markov chain Monte Carlo Gibbs sampler approach for estimating haplotype frequencies among multiple malaria infected human blood samples
Bằng: Gie Ken-Dror, et al.
Được phát hành: (2021-07-01)

Reduced Dependency Spaces for Existential Parameterised Boolean Equation Systems
Bằng: Yutaro Nagae, et al.
Được phát hành: (2018-02-01)

Urban intensity parameterisation
Bằng: Noor Azzy Zulkifli
Được phát hành: (2021)

Calibration of a frontal ablation parameterisation applied to Greenland's peripheral calving glaciers
Bằng: Beatriz Recinos, et al.
Được phát hành: (2021-12-01)

Effective Gibbs State for Averaged Observables
Bằng: Alexander Evgen’evich Teretenkov
Được phát hành: (2022-08-01)

Analytical prediction of enthalpy and Gibbs free energy of gaseous molecules
Bằng: E.S. Eyube, et al.
Được phát hành: (2022-06-01)