Gibbs Sampling for Bayesian Non-Conjugate and Hierarchical Models by Using Auxiliary Variables
利用辅助变量对贝叶斯非共轭与层级模型进行 Gibbs 抽样AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用辅助变量对贝叶斯非共轭与层级模型进行 Gibbs 抽样
- 研究问题
- 贝叶斯非共轭与层级模型中的非标准密度，如何借助辅助变量转化为易于抽样的完全条件分布并简化计算？
- 方法与思路
- 作者策略性地引入辅助或潜变量，构造具有易抽样完全条件分布的 Gibbs 抽样器，作为其他抽样算法的替代方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，这种辅助变量程序具有通用性和实现便利性，可用于简化或加快蒙特卡洛算法，并替代拒绝抽样等方法。
- 阅读关注点
- 应核对增广分布是否保持目标边际分布、完全条件分布如何抽样，以及链的混合表现、计算成本和算法比较依据。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；增广构造、收敛条件和速度比较未展开，不能认定其普遍快于拒绝抽样或 Metropolis–Hastings 方法。
原文摘要
Summary We demonstrate the use of auxiliary (or latent) variables for sampling non-standard densities which arise in the context of the Bayesian analysis of non-conjugate and hierarchical models by using a Gibbs sampler. Their strategic use can result in a Gibbs sampler having easily sampled full conditionals. We propose such a procedure to simplify or speed up the Markov chain Monte Carlo algorithm. The strength of this approach lies in its generality and its ease of implementation. The aim of the paper, therefore, is to provide an alternative sampling algorithm to rejection-based methods and other sampling approaches such as the Metropolis–Hastings algorithm.