Computational solutions for Bayesian inference in mixture models

Gilles Celeux, Kaniav Kamary, Gertraud Malsiner-Walli, Jean-Michel Marin, Christian P. Robert

Publikation: Beitrag in Buch/KonferenzbandBeitrag in Sammelwerk

Abstract

This chapter surveys the most standard Monte Carlo methods available for simulating from a posterior distribution associated with a mixture and conducts some experiments about the robustness of the Gibbs sampler in high dimensional Gaussian settings.
OriginalspracheEnglisch
Titel des SammelwerksHandbook of Mixture Analysis
Herausgeber*innen Sylvia Frühwirth-Schnatter, Gilles Celeux, Christian P. Robert
ErscheinungsortBoca Raton, Florida
VerlagChapman & Hall
Seiten73 - 96
ISBN (Print)978-1498763813
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2019

Österreichische Systematik der Wissenschaftszweige (ÖFOS)

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