未知の数の成分を持つ混合モデルのベイズ分析 — 逆跳躍法の代替手段

リチャードソンとグリーンは、未知の数の成分を持つ有限混合分布からのデータのベイズ分析を行う方法を提示しています。彼らの方法は、グリーンによって説明された「逆跳躍」方法論を利用したマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）アプローチです。我々は、モデルのパラメータを（マークされた）点過程として見る代替のMCMC手法を説明し、リップリーによって提案された方法を拡張して、適切な定常分布を持つマルコフ出生死過程を構築します。私たちの方法は実装が容易で、次元が複数のデータの場合でも対応可能であり、1変数データと2変数データの両方でその実例を示します。これらのアイデアをより一般的な逆跳躍法の代替手段として他の文脈に適用する可能性はかなり高いと思われ、どのようにそれが実現できるかについて簡単な議論をします。