Estoy tratando de calcular la probabilidad marginal de un modelo estadístico por métodos de Monte Carlo:
f(x)=∫f(x∣θ)π(θ)dθf(x)=∫f(x∣θ)π(θ)dθ
La probabilidad se portan bien suave, de registro-cóncavo - pero de alta dimensión. Yo he probado la importancia de muestreo, pero los resultados son wonky y dependen en gran medida de la propuesta que estoy usando. Brevemente he considerado hacer Hamiltoniana de Monte Carlo para calcular posterior de las muestras suponiendo un uniforme antes de θθ y tomando la media armónica, hasta que vi esto. Lección aprendida, la media armónica puede tener infinitas variaciones. Hay una alternativa MCMC estimador que es casi tan simple, pero tiene un buen comportamiento de la varianza?
