Applications to Bayesian Model Selection Problems via Stochastic Approximation Monte Carlo

전수영; 정승환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 전수영 정승환

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)

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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.

#Model selection #Stochastic approximation Monte Carlo #evolutionary Monte Carlo #Bayesian change point model

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IlSeongSong / 2002 / An Adaptive Test for Change in Level at an Unknown Time Point / Journal of The Korean Data Analysis Society 4(1):1~8

Stephens, D. A / 1994 / Bayesian retrospective multiple-change-point identification / Applied Statistics 43:159~178

Tierney, L / 1994 / Markov chains for exploring posterior distributions (with discussion) / Annals of Statistics 22:1701~1762

Venter, J. H / 1996 / Finding multiple abrupt change-points / Computational Statistics and Data Analysis 22:481~504

Wang, F / 2001 / Efficient, multiple-range random walk algorithm to calculate the density of states / Physical Review Letters 86:2050~2053

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정승환

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