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关于“贝叶斯计算的序贯蒙特卡罗方法”的评论（P. Del Moral, A. Doucet, A. Jasra）

统计理论 2007-06-13 v1 概率论统计理论

作者: David R. Bickel

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摘要

主要问题涉及序贯蒙特卡罗的另一近期进展，即使用能自动适应目标分布的混合转移核（Douc et al. 2006）。是否存在某一类静态推断问题更适于后向核方法，还是说预测何种方法在特定情形下性能更优为时尚早？

关键词

序贯蒙特卡罗混合转移核后向核方法静态推断目标分布贝叶斯计算

引用

@article{arxiv.math/0606557,
  title  = {Comment on "Sequential Monte Carlo for Bayesian Computation" (P. Del Moral, A. Doucet, A. Jasra)},
  author = {David R. Bickel},
  journal= {arXiv preprint arXiv:math/0606557},
  year   = {2007}
}

备注

To appear in the published proceedings of the Eighth Valencia International Meeting on Bayesian Statistics