Titre du document / Document title

HIT AND RUN AS A UNIFYING DEVICE

Auteur(s) / Author(s)

ANDERSEN Hans C. ⁽¹⁾ ; DIACONIS Persi ^{(2 3)} ;

Affiliation(s) du ou des auteurs / Author(s) Affiliation(s)

⁽¹⁾ Department of Chemistry, Stanford University, ETATS-UNIS
⁽²⁾ Department of Mathematics and Statistics, Stanford University, ETATS-UNIS
⁽³⁾ University of Nice, Sophia-Antipolis, FRANCE

Résumé / Abstract

Nous présentons une généralisation des algorithmes de "hit and run" en Markov chain Monte Carlo. Cette généralisation est 'équivalente' aux méthodes de type data augmentation et auxiliary variables. La classe d'algorithmes ainsi obtenue contient comme cas particuliers l'échantillonnage de Gibbs et les block spin dynamics de Swendsen et Wang. Cette unification permet aux théorèmes, exemples et heuristiques développés dans l'un ou l'autre de ces contextes de venir éclairer de façon intéressante les approches ainsi mises en parallèle.

Revue / Journal Title

Journal de la Société française de statistique & Revue de statistique appliquée   ISSN 1962-5197 

Source / Source

2007, vol. 148, n^o4, pp. 5-28 [24 page(s) (article)] (3 p.)

Langue / Language

Anglais
Revue : Français

Editeur / Publisher

Société française de statistique, Paris, FRANCE  (2007-2008) (Revue)

Mots-clés anglais / English Keywords

Statistical method ; Gibbs sampling ; Algorithm ; Monte Carlo method ; Stochastic method ; Numerical analysis ;

Mots-clés français / French Keywords

65C05 ; Méthode statistique ; Echantillonnage Gibbs ; Algorithme ; Méthode Monte Carlo ; Méthode stochastique ; Analyse numérique ;

Mots-clés espagnols / Spanish Keywords

Método estadístico ; Muestreo Gibbs ; Algoritmo ; Método Monte Carlo ; Método estocástico ; Análisis numérico ;

Mots-clés d'auteur / Author Keywords

Markov chain Monte Carlo algorithms ; hit and run ; data augmentation ; auxiliary variables ; Swedsen-Wang algorithm ; Burnside process ;

Localisation / Location

INIST-CNRS, Cote INIST : 6255, 35400017380321.0010