Abstrakt. Datortiden för Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algoritmer kan vara oöverkomligt stor för datauppsättningar med många observationer, särskilt när datatätheten för varje observation är kostsam att utvärdera. Vi föreslår ett ramverk där sannolikhetsfunktionen uppskattas från en slumpmässig delmängd av data, vilket resulterar i betydligt färre densitetsutvärderingar. Dataundergrupperna väljs ut med hjälp av ett effektivt provtagningssystem för sannolikhetsproportionell-to-size (PPS), där sannolikheten för att en observation ska inkluderas är proportionell mot en approximation av dess bidrag till log-likelihood-funktionen. Tre breda klasser av approximationer presenteras. Den föreslagna algoritmen visas för att ta prov från en distribution som finns inom O(m Vi föreslår ett enkelt sätt att adaptivt välja provstorleken m under MCMC för att optimera provtagningseffektiviteten för en fast beräkningsbudget. Metoden tillämpas på en bivariat probit-modell på en datamängd med en halv miljon observationer, och på en Weibull regressionsmodell med slumpmässiga effekter för diskreta överlevnadsdata.
I REF föreslås en undersummering av uppgifterna på grundval av bidraget för varje sannolikhetsperiod.
Speeding Up MCMC by Efficient Data Subsampling
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}