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分层哈密顿蒙特卡洛

分层哈密顿蒙特卡洛（分层HMC）将哈密顿蒙特卡洛采样应用于贝叶斯分层模型，解决了这些模型带来的严峻的几何挑战。通过结合非中心化参数化和HMC的梯度驱动提议，它能够有效地探索标准MCMC方法难以处理的多层漏斗形几何后验分布。

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分层哈密顿蒙特卡洛
Bayesian RegressionHamiltonian Monte Carlo分层贝叶斯推断分层马尔可夫链蒙特卡洛马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC)多层哈密顿蒙特卡洛 (Multilevel Ha…

来源

  1. Betancourt, M. & Girolami, M. (2015). Hamiltonian Monte Carlo for hierarchical models. In S. K. Upadhyay, U. Singh, D. K. Dey & A. Loganathan (Eds.), Current Trends in Bayesian Methodology with Applications (pp. 79-101). CRC Press. link ↗
  2. Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955

如何引用本页

ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo for Hierarchical Models. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/bayesian/hierarchical-hamiltonian-monte-carlo

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多层哈密顿蒙特卡洛 (Multilevel Hamiltonian Monte Carlo)

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ScholarGate — Hierarchical Hamiltonian Monte Carlo (Hamiltonian Monte Carlo for Hierarchical Models). 于 2026-06-18 检索自 https://scholargate.app/zh/bayesian/hierarchical-hamiltonian-monte-carlo · 数据集： https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026