Vi anser att Bayesian inference av betydelse provtagning när sannolikheten är analytiskt intractable men kan opartiskt uppskattas. Vi hänvisar till detta förfarande som betydelseprovtagning i kvadrat (IS 2 ), eftersom vi ofta kan uppskatta sannolikheten själv genom betydelseprovtagning. Vi ger en formell motivering för viktprovtagning när vi arbetar med en uppskattning av sannolikheten och studerar dess konvergensegenskaper. Vi analyserar effekten av att uppskatta sannolikheten för den resulterande slutsatsen och ger riktlinjer för hur man ställer in precisionen i sannolikhetsberäkningen för att uppnå en optimal avvägning mellan beräkningskostnad och noggrannhet för senare inferens på modellparametrarna. Vi illustrerar proceduren i empiriska tillämpningar för en generaliserad multinomial logitmodell och en stokastisk volatilitetsmodell. Resultaten visar att metoden IS 2 kan leda till snabb och exakt eftersläpning under det optimala genomförandet.
Ett annat exempel är betydelsen provtagning kvadrat (IS 2 ) algoritm genom REF, approximering intractable vikter i IS med hjälp av en IS på latent utrymme.
Importance sampling squared for Bayesian inference in latent variable models
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}