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Monte Carlo State-Space Likelihoods by Weighted Posterior Kernel Density Estimation

Perry de Valpine刊期 2004-06 · 卷 99（466）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

通过加权后验核密度估计计算状态空间蒙特卡洛似然AI 解读

Maximum likelihood estimation and likelihood ratio tests for nonlinear, non-Gaussian state-space models require numerical integration for likelihood calculations. Several methods, including Monte Carlo (MC) expectation maximization, MC likelihood ratios, direct MC integration, and particle filter likelihoods, are inefficient for the motivating problem of stage-structured population dynamics models in experimental settings. An MC kernel likelihood (MCKL) method is presented…

贝叶斯核、筛与局部多项式极大与准极大似然
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