Randomized quasi-random sampling/importance resampling
Randomized quasi-random sampling/importance resampling
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随机准随机采样/重要性重采样
DOI：
10.1080/03610918.2018.1547398
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发表时间：
2018-12
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ning Jianhui
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tao Huiqiang;Ning Jianhui
摘要抽样/重要性重抽样方法是贝叶斯统计中广泛使用的方法。为了提高计算的扩展性和准确性，文献进行了各种改进。在这项工作中，进一步改进了基于准随机抽样/重要性重抽样的方法。提出了一种随机化的准随机采样/重要性重采样算法，并通过三个算例验证了该算法的性能。实证研究表明，该方法比抽样/重要性重采样法和准随机抽样/重要性重采样法具有更高的精度。此外，它还可以用来估计蒙特卡罗误差，而准随机抽样/重要性重抽样方法在这个问题上有约束。
Abstract Sampling/importance resampling method is widely used in Bayesian statistics. Literatures have carried out a variety of improvements to promote the computational expanse and the accuracy. In this work, further improvement based on quasi-random sampling/importance resampling method is derived. The randomized version of quasi-random sampling/importance resampling algorithm is proposed, and the performance is illustrated through three examples. The empirical study shows that the proposed approaches are more accurate than sampling/importance resampling method and quasi-random sampling/importance resampling method. Moreover, it can be used to estimate the Monte Carlo error, while the quasi-random sampling/importance resampling method has constraints in this problem.
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DOI：
10.1198/tas.2003.s212
发表时间：
2003-02
期刊：
The American Statistician
影响因子：
--
作者：
R. D. Cook;S. Weisberg
通讯作者：
R. D. Cook;S. Weisberg
影响因子：
1.6
作者：
K. Fang;Runze Li
通讯作者：
K. Fang;Runze Li
DOI：
10.1007/978-3-642-04107-5-3
发表时间：
2009-11
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
C. Andrieu;Arnaud Doucet;R. Holenstein
通讯作者：
C. Andrieu;Arnaud Doucet;R. Holenstein
DOI：
10.2307/2347392
发表时间：
1990-11
期刊：
Applied statistics
影响因子：
--
作者：
P. Cheek;P. McCullagh;J. Nelder
通讯作者：
P. Cheek;P. McCullagh;J. Nelder
影响因子：
2.5
作者：
E. Ziegel
通讯作者：
E. Ziegel