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#ベイズ推定

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JER2026年1月26日

モーメント法に基づくMCMC提案と有限ベータ混合モデルへの応用

Mcmc proposals based on method of moments with an application to finite beta mixtures

Andriy Norets, Xun Tang

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。