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首页> Biometrika> Variance bounding and geometric ergodicity of Markov chain Monte Carlo kernels for approximate Bayesian computation

Variance bounding and geometric ergodicity of Markov chain Monte Carlo kernels for approximate Bayesian computation

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第一作者： ANTHONY LEE
作者： ANTHONY LEE [1] ; KRZYSZTOF ?ATUSZY? SKI
作者单位： Department of Statistics, University of Warwick, Coventry CV4 7AL, U.K. [1]
关键词 Approximate Bayesian computationGeometric ergodicityLocal adaptationMarkov chain Monte CarloVariance bounding.
发布时间 2014-12-11
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Biometrika

Biometrika

2014年101卷3期

655-671页

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