Эффективно вычисленные маргинальные значения мультивариативных моделей смеси
arXiv: 25004.21812v4 Тип уведомления: заменить резюме: Мы предлагаем новую методологию эффективного расчета предельных вероятностей для одновариантных и многомерных моделей смесей. Оценка того, что эта методология предлагает вычислить малую вероятность из выборки Маркова в рамках цепочки Monte Carlo (MCMC), является последовательной, асимптотически нормальной и имеет конечный разброс. Кроме того, нет необходимости маркировать переключение, не требовать задних образцов скрытых векторов распределения и эффективно примерять даже для произвольно большого числа компонентов. Его вычислительная эффективность основана на асимптотически оптимальном порядке определения пространства параметров, который в свою очередь может использоваться для обеспечения полезной визуализации. Мы проверяем его в симуляционных параметрах, где подлинная незначительная вероятность доступна аналитическим образом. Она успешно действует против современных конкурентов, даже в многовариантных условиях с большим количеством компонентов. Мы демонстрируем его полезность для вывода и отбора моделей