Abstrakt. Effekterna av olika parametriseringar på konvergensen av Bayesianska beräkningsalgoritmer för hierarkiska modeller är väl utforskade. Tekniker som centrering, noncentering och partiell noncentering kan användas för att påskynda konvergensen i MCMC och EM algoritmer men är fortfarande inte väl studerade för variationella Bayes (VB) metoder. Som ett snabbt deterministiskt tillvägagångssätt för bakåtriktad approximation drar VB till sig ett ökat intresse på grund av dess lämplighet för stora högdimensionella data. Användning av olika parametriseringar för VB har inte bara beräkningsmässiga utan också statistiska implikationer, eftersom olika parametriseringar är associerade med olika faktoriserade bakåtriktade approximationer. Vi undersöker användningen av delvis icke-centrerade parametriseringar i VB för generaliserade linjära blandade modeller (GLMMs). Vår tidning ger fyra bidrag. Först visar vi hur man implementerar en algoritm som kallas nonconjugate variationsmeddelande passerar för GLMMs. För det andra visar vi att den delvis icke-centrerade parametriseringen kan anpassa sig till mängden information i data och bestämma en parametrisering nära optimal. För det tredje visar vi att partiell noncentering kan påskynda konvergensen och producera mer exakta bakåtriktade approximationer än centrering eller noncentering. Slutligen visar vi hur variationsdjupet, som produceras som en del av beräkningen, kan vara användbart för modellval.
I samband med Generalized Linear Mixed Models, REF ) utförde en grundlig jämförande analys av centrerade, icke-centrerade, och delvis icke-centrerade parameterisationer.
Variational Inference for Generalized Linear Mixed Models Using Partially Noncentered Parametrizations
{'venue': 'Statistical Science 2013, Vol. 28, No. 2, 168-188', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}