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The Multiset Sampler

Scotland C. Leman · Yuguo Chen · Michael Lavine刊期 2009-09 · 卷 104（487）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

多重集采样器AI 解读

We introduce the multiset sampler (MSS), a new Metropolis–Hastings algorithm for drawing samples from a posterior distribution. The MSS is designed to be effective when the posterior has the feature that the parameters can be divided into two sets, X, the parameters of interest and Y, the nuisance parameters. We contemplate a sampler that iterates between X moves and Y moves. We consider the case where either (a) Y is discrete and lives on a finite set or (b) Y is continuous…

贝叶斯
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