fi en fi fi fi fi nl en fi hbs_lat fi fi fi fi fi fi fi ms fi en en fi fi fi fi fi nl fi eo fi fi en fi fi en fi fi fi fi fi en fi en id fi fi fi fi fi fi fi fi pl fi fi fi pl fi fi fi de fi fi eo fi en en fi fi fi
Unbiased Inference for Discretely Observed Hidden Markov Model Diffusions - Tutkimusportaali - Converis - Jyväskylän yliopisto
Go to Header Go to Main Navigation Go to Content Go to Footer
Unbiased Inference for Discretely Observed Hidden Markov Model Diffusions (2021)
Chada, N. K., Franks, J., Jasra, A., Law, K. J., & Vihola, M. (2021). Unbiased Inference for Discretely Observed Hidden Markov Model Diffusions. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, 9, 763-787. https://doi.org/10.1137/20M131549X
Julkaisun kaikki tekijät tai toimittajat: Chada, Neil K.; Franks, Jordan; Jasra, Ajay; Law, Kody J.; Vihola, Matti
Lehti tai sarja: SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification
Kustantaja: Society for Industrial & Applied Mathematics (SIAM)
Julkaisun avoin saatavuus: Ei avoin
Julkaisu on rinnakkaistallennettu (JYX): https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/77469
Julkaisu on rinnakkaistallennettu: https://arxiv.org/pdf/1807.10259.pdf
We develop a Bayesian inference method for diffusions observed discretely and with noise, which is free of discretization bias. Unlike existing unbiased inference methods, our method does not rely on exact simulation techniques. Instead, our method uses standard time-discretized approximations of diffusions, such as the Euler--Maruyama scheme. Our approach is based on particle marginal Metropolis--Hastings, a particle filter, randomized multilevel Monte Carlo, and an importance sampling type correction of approximate Markov chain Monte Carlo. The resulting estimator leads to inference without a bias from the time-discretization as the number of Markov chain iterations increases. We give convergence results and recommend allocations for algorithm inputs. Our method admits a straightforward parallelization and can be computationally efficient. The user-friendly approach is illustrated on three examples, where the underlying diffusion is an Ornstein--Uhlenbeck process, a geometric Brownian motion, and a $2d$ nonreversible Langevin equation.
YSO-asiasanat: matematiikka; diffuusio (fysikaaliset ilmiöt); bayesilainen menetelmä; Monte Carlo -menetelmät; Markovin ketjut; matemaattiset menetelmät; matemaattiset mallit
Vapaat asiasanat: diffusion; importance sampling; Markov chain Monte Carlo; multilevel Monte Carlo; sequential Monte Carlo
Matematiikan ja tilastotieteen laitos
Hankkeet, joissa julkaisu on tehty
Eksakstisti approksimoidut Monte Carlo -menetelmät monimutkaiseen Bayes-päättelyyn
Eksaktisti approksimoidut Monte Carlo -menetelmät monimutkaiseen Bayes-päättelyyn (tutkimuskulut)
Skaalautuvat menetelmät luotettavaan Bayes-päättelyyn (SCALEBAYES)
Viimeisin päivitys 2022-20-09 klo 13:37
Jyväskylän yliopisto | Tutkimus- ja innovaatiopalvelut
Palveluita tutkijalle (HelpJYU) | converis-support@jyu.fi