日本語要約

本研究は、モーメント法推定量の制限サンプリング分布を用いて、マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）アルゴリズムにおけるメトロポリス・ヘイスティングス遷移密度を構築する手法を提案する。この手法は、有限ベータ混合モデルのベイズ推定のための効率的なMCMCアルゴリズムの開発に応用され、モンテカルロ研究において優れた性能を示した。具体的には、モーメント法による推定が閉じた形で得られるパラメータのサブセットに対して有用であり、ガンマ分布やディリクレ分布の混合モデルなどの例が挙げられる。これにより、最大尤度推定が利用できない場合でも、効果的な推定が可能であることが示されている。