메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제10권 제6호
발행연도
2008.1
수록면
3,043 - 3,056 (14page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Stochastic approximation Monte Carlo algorithm has recently been proposed by Liang, Liu and Carroll(2007) as a general simulation and optimization algorithm. In this paper, we discuss the application of this algorithm to Bayesian model selection problems and propose the new sampling method for the case of the multiple change-points identification among those problems. We estimate multiple change-points in the Bayesian multiple change-points model when the data are from normal distributions. The algorithm is tested on simulated and the real dataset, and compared with evolutionary Monte Carlo algorithm. The numerical results indicate that the new sampling method can generate the efficient samplers and thus Stochastic approximation Monte Carlo outperforms evolutionary Monte Carlo significantly for the model selection problems.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (31)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0