阶梯行列式表双向变点模型的Markov基

为评估统计模型对给定数据的拟合优度，通过马尔可夫链蒙特卡洛方法计算条件 $p$ 值是有效方法之一。为此，Markov 基起着重要作用，因为它保证了链的连通性以实现估计的无偏性，因此在各种设定下如不完全表或子表和约束中被研究。本文考虑阶梯行列式表的双向变点模型，它是前述两项工作的扩展。我们的主要结果基于分配格的 Groebner 基理论。我们给出了一个实际数据的数值例子。