Data Augmentation for Diffusions
Data Augmentation for Diffusions
复制标题
扩散的数据增强
DOI：
10.1080/10618600.2013.783484
复制
发表时间：
2013
影响因子：
2.4
通讯作者：
Papaspiliopoulos O
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Papaspiliopoulos O
对于离散观测的多维扩散，基于形式似然(无论是经典的还是贝叶斯的)推断的问题尤其具有挑战性。原则上，这涉及对观测数据进行数据增强，以给出整个扩散轨迹的表示。目前提出的大多数方法大致分为两类：要么是通过连续时间扩散设置的理想化方法的离散化，要么是通过使用标准的有限维方法离散化扩散模型。这些方法之间的联系还没有得到很好的研究。本文提供了一个统一的框架，该框架将这些方法结合在一起，演示了它们之间的联系，在某些情况下还展示了惊人的差异。因此，我们第一次为各种输入缺失数据的方法提供了理论上的证明。对于不可约扩散来说，推理问题特别具有挑战性，在这种情况下，我们的框架相应地更加复杂。因此，我们在文章中区别对待可约和不可约的情况。这篇文章的补充材料可以在网上找到。
The problem of formal likelihood-based (either classical or Bayesian) inference for discretely observed multidimensional diffusions is particularly challenging. In principle, this involves data augmentation of the observation data to give representations of the entire diffusion trajectory. Most currently proposed methodology splits broadly into two classes: either through the discretization of idealized approaches for the continuous-time diffusion setup or through the use of standard finite-dimensional methodologies discretization of the diffusion model. The connections between these approaches have not been well studied. This article provides a unified framework that brings together these approaches, demonstrating connections, and in some cases surprising differences. As a result, we provide, for the first time, theoretical justification for the various methods of imputing missing data. The inference problems are particularly challenging for irreducible diffusions, and our framework is correspondingly more complex in that case. Therefore, we treat the reducible and irreducible cases differently within the article. Supplementary materials for the article are available online.
登录
查看更多内容
用于扩散精确推理的马尔可夫链蒙特卡罗
影响因子：
1
作者：
SERMAIDIS G
通讯作者：
SERMAIDIS G
欧拉方案密度在小时间内收敛的锐估计
DOI：
--
发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
--
作者：
E. Gobet;C. Labart
通讯作者：
C. Labart
关于随机微分方程离散化线性化方法收敛速度的注记
DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
作者：
I. Shoji
通讯作者：
I. Shoji
条件扩散的模拟及其在参数估计中的应用
影响因子：
1.4
作者：
B. Delyon;Ying Hu
通讯作者：
Ying Hu
影响因子：
1.8
作者：
Golightly, A.;Wilkinson, D. J.
通讯作者：
Wilkinson, D. J.