Bootstrap Markov chain Monte Carlo和法律的分类判断的最优解（修正版）
摘要：加速马尔可夫链蒙特卡洛计算收敛的一种新方法：自适应自助法。适用于对称的凸概率分布，例如多变量高斯分布，可用于贝叶斯估计或带置信限的最大似然解的推导。通过在模拟的划分比例实验数据集上拟合修正后的分类判定法则的案例，验证了该算法可以从规模合适的数据集中恢复正确的参数，包括全信号检测理论、标准信号检测理论和互补信号检测理论的特例。
作者：Greg Kochanski and Burton S. Rosner
论文ID：1008.1596
分类：Numerical Analysis
分类简称：cs.NA
提交时间：2010-12-13