Sufficient Conditions for Ergodicity and Convergence of MH, SA, and EM Algorithms

Autor:	D. S. B. Martins Neto, C. C. Y. Dorea, A. G. C. Pereira
Rok vydání:	2004
Předmět:	Statistics and Probability Markov chain Applied Mathematics Ergodicity Statistics::Computation Combinatorics Metropolis–Hastings algorithm Probability theory Modeling and Simulation Kernel (statistics) Expectation–maximization algorithm Convergence (routing) Simulated annealing Mathematics
Zdroj:	Stochastic Models. 20:193-204
ISSN:	1532-4214 1532-6349
DOI:	10.1081/stm-120034128
Popis:	A simple sufficient condition for ergodicity of Markov chains that possess transition kernel of the type P(x, A) = ∫ A p(x, y)ν(dy) + r(x)1 A (x) is presented. Applications includes the convergence of several MCMC algorithms: Metropolis-Hastings, Simulated Annealing and Expectation Maximization (EM).
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::77426fc7a8aa48336764168d9beddb4b https://doi.org/10.1081/stm-120034128 Zobrazit plný text záznamu Plný text ve formátu PDF Plný text ve formátu HTML
Nepřihlášeným uživatelům se plný text nezobrazuje	K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.