کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
416283 681324 2015 14 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Data augmentation and parameter expansion for independent or spatially correlated ordinal data
ترجمه فارسی عنوان
افزونگی داده ها و گسترش پارامتر داده های رشته ای مستقل یا فضایی
کلمات کلیدی
افزایش اطلاعات، گسترش پارامتر، داده های عمومی، مدل پروبیت، همبستگی فضایی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی

Data augmentation and parameter expansion can lead to improved iterative sampling algorithms for Markov chain Monte Carlo (MCMC). Data augmentation allows for simpler and more feasible simulation from a posterior distribution. Parameter expansion accelerates convergence of iterative sampling algorithms by increasing the parameter space. Data augmentation and parameter-expanded data augmentation MCMC algorithms are proposed for fitting probit models for independent ordinal response data. The algorithms are extended for fitting probit linear mixed models for spatially correlated ordinal data. The effectiveness of data augmentation and parameter-expanded data augmentation is illustrated using the probit model and ordinal response data, however, the approach can be used broadly across model and data types.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 90, October 2015, Pages 1–14
نویسندگان
, ,