A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä
Coupled conditional backward sampling particle filter (2020)
Lee, A., Singh, S. S., & Vihola, M. (2020). Coupled conditional backward sampling particle filter. Annals of Statistics, 48(5), 3066-3089. https://doi.org/10.1214/19-AOS1922
JYU-tekijät tai -toimittajat
Julkaisun tiedot
Julkaisun kaikki tekijät tai toimittajat: Lee, Anthony; Singh, Sumeetpal S.; Vihola, Matti
Lehti tai sarja: Annals of Statistics
ISSN: 0090-5364
eISSN: 2168-8966
Julkaisuvuosi: 2020
Volyymi: 48
Lehden numero: 5
Artikkelin sivunumerot: 3066-3089
Kustantaja: Institute of Mathematical Statistics
Julkaisumaa: Yhdysvallat (USA)
Julkaisun kieli: englanti
DOI: https://doi.org/10.1214/19-AOS1922
Julkaisun avoin saatavuus: Ei avoin
Julkaisukanavan avoin saatavuus:
Julkaisu on rinnakkaistallennettu (JYX): https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/71949
Julkaisu on rinnakkaistallennettu: https://arxiv.org/abs/1806.05852
Tiivistelmä
The conditional particle filter (CPF) is a promising algorithm for general hidden Markov model smoothing. Empirical evidence suggests that the variant of CPF with backward sampling (CBPF) performs well even with long time series. Previous theoretical results have not been able to demonstrate the improvement brought by backward sampling, whereas we provide rates showing that CBPF can remain effective with a fixed number of particles independent of the time horizon. Our result is based on analysis of a new coupling of two CBPFs, the coupled conditional backward sampling particle filter (CCBPF). We show that CCBPF has good stability properties in the sense that with fixed number of particles, the coupling time in terms of iterations increases only linearly with respect to the time horizon under a general (strong mixing) condition. The CCBPF is useful not only as a theoretical tool, but also as a practical method that allows for unbiased estimation of smoothing expectations, following the recent developments by Jacob, Lindsten and Schon (2020). Unbiased estimation has many advantages, such as enabling the construction of asymptotically exact confidence intervals and straightforward parallelisation.
YSO-asiasanat: Monte Carlo -menetelmät; stokastiset prosessit; Markovin ketjut; numeerinen analyysi
Vapaat asiasanat: backward sampling; convergence rate; coupling; conditional particle filter; unbiased
Liittyvät organisaatiot
Hankkeet, joissa julkaisu on tehty
- Eksakstisti approksimoidut Monte Carlo -menetelmät monimutkaiseen Bayes-päättelyyn
- Vihola, Matti
- Suomen Akatemia
- Eksaktisti approksimoidut Monte Carlo -m
- Vihola, Matti
- Suomen Akatemia
- Eksaktisti approksimoidut Monte Carlo -menetelmät monimutkaiseen Bayes-päättelyyn (tutkimuskulut)
- Vihola, Matti
- Suomen Akatemia
- Skaalautuvat menetelmät luotettavaan Bayes-päättelyyn (SCALEBAYES)
- Vihola, Matti
- Suomen Akatemia
OKM-raportointi: Kyllä
Raportointivuosi: 2020
JUFO-taso: 3