СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Carter, C. K.$<.>)

Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.07-04А3.483

Carter, C. K.
On Gibbs sampling for state space models [Text] / C. K. Carter, R. Kohn // Biometrika. - 1994. - Vol. 81, N 3. - P541-553 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: О гиббсовских выборках для моделей пространства состояний
Аннотация: We show how to use the Gibbs sampler to carry out Bayesian inference on a linear state space model with errors that are a mixture of normals and coefficients that can switch over time. Our approach simultaneously generates the whole of the state vector given the mixture and coefficient indicator variables and simultaneously generates all the indicator variables conditional on the state vectors. The states are generated efficiently using the Kalman filter. We illustrate our approach by several examples and empirically compare its performance to another Gibbs sampler where the states are generated one at a time. The empirical results suggest that our approach is both practical to implement and dominates the Gibbs sampler that generates the states one at a time. Австралия, Australian Graduate School of Management, Univ. of New South Wales, PO Box 1, Kensington, N.S.W. Ил. 3. Библ. 20

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ФИЛЬТР КАЛМАНА
МАРКОВСКИЕ ЦЕПИ
МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО
СГЛАЖИВАНИЕ С ПОМОЩЬЮ СПЛАЙНОВ
ТРЕНД
СЕЗОННАЯ МОДЕЛЬ

Доп.точки доступа:
Kohn, R.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 97.03-04А3.404

Carter, C. K.
Markov chain Monte Carlo in conditionally Gaussian state space models [Text] / C. K. Carter, R. Kohn // Biometrika. - 1996. - Vol. 83, N 3. - P589-601 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Метод Монте-Карло с использованием цепей Маркова в условно гауссовских моделях пространства состояний
Аннотация: A Bayesian analysis is given for a state space model with errors that are finite mixtures of normals and with coefficients that can assume a finite number of different values. A sequence of indicator variables determines which components the errors belong to and the values of the coefficients. The computation is carried out using Markov chain Monte Carlo, with the indicator variables generated without conditioning on the states. Previous approaches use the Gibbs sampler to generate the indicator variables conditional on the states. In many problems, however, there is a strong dependence between the indicator variables and the states causing the Gibbs sampler to converge unacceptably slowly, or even not to converge at all. The new sampler is implemented in O(n) operations, where n is the sample size, permitting an exact Bayesian analysis of problems that previously had no computationally tractable solution. We show empirically than the new sampler can be much more efficient than previous approaches, and illustrate its applicability to robust nonparametric regression with discontinuities and to a time series change point problem. Австралия, Australian Graduate School. of Management, Univ. of New South Wales, Kensington, N.S.W., 2052. Библ. 20

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ФИЛЬТР КАЛМАНА
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ

Доп.точки доступа:
Kohn, R.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.10-04А3.270

Carter, C. K.
A comparison of the Reinsch and Speckman Splines [Text] / C. K. Carter, G. K. Eagleson, B. W. Silverman // Biometrika. - 1992. - Vol. 79, N 1. - P81-91 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Сравнение сплайнов Reinsch и Speckman
Аннотация: Использование сглаживания сплайнами в контексте непараметрической регрессии м. б. предназначено как для оценивания самой регрессионной кривой, так и дисперсии ошибок. Сравниваются 2 предложенных для этого подхода: Reinsch C. ("Numer. Math.", 1967, 10, 177) и Speckman P. ("Ann. Statist.", 1985, 13, 970). Сравнение производится на основе суммирования квадратов ошибок для оцениваемой кривой и на основе близкого критерия оценивания дисперсии. Показано, что как асимптотически, так и в малых выборках метод Reinsch близок к оптим. Австралия, Australian Graduate School of Management, Univ. of New South Wales, PO Box 1, Kensington, N. S. W. 2033. Библ. 7.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ
СПЛАЙНЫ
ВЫРАВНИВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Eagleson, G.K.; Silverman, B.W.

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска