TAILIEUCHUNG - Báo cáo sinh học: "On a multivariate implementation of the Gibbs sampler"

Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về sinh học được đăng trên tạp chí sinh học Journal of Biology đề tài: On a multivariate implementation of the Gibbs sampler | 121 Genet Sei Evol 1996 28 121-126 Elsevier INRA Note On a multivariate implementation of the Gibbs sampler LA García-Cortés D Sorensen National Institute of Animal Science Research Center Foulum PB 39 DK-8830 Tjele Denmark Received 2 August 1995 accepted 30 October 1995 Summary - It is well established that when the parameters in a model are correlated the rate of convergence of Gibbs chains to the appropriate stationary distributions is faster and Monte-Carlo variances of features of these distributions are lower for a given chain length when the Gibbs sampler is implemented by blocking the correlated parameters and sampling from the respective conditional posterior distributions takes place in a multivariate rather than in a scalar fashion. This block sampling strategy often requires knowledge of the inverse of large matrices. In this note a block sampling strategy is implemented which circumvents the use of these inverses. The algorithm applies in the context of the Gaussian model and is illustrated with a small simulated data set. Gibbs sampling block sampling Bayesian analysis Resume Une mise en oeuvre multivariate de 1 échantillonnage de Gibbs. Il est bien établi que lorsque les paramètres d un modèle sont corrélés I estimation de ces paramètres par échantillonnage de Gibbs converge lentement lorsque les composantes du modèle sont traitées séparément. Mais si 1 échantillonnage de Gibbs est conduit en fixant des valeurs pour les paramètres corrélés et en échantillonnant dans les distributions conditionnelles respectives la convergence est plus rapide et les variances de Monte-Carlo des caractéristiques des distributions sont diminuées pour une chaỉne de longueur donnée. Cet échantillonnage multidimensionnel et non plus scalaire requiert souvent I inversion de matrices de grande taille. Cette note présente une methode d echantillonnage en bloc de ce type qui évite le passage par ces inverses. L algorithme s applique dans le contexte d un modèle gaussien et est

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