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A Mata Geweke–Hajivassiliou–Keane multivariate normal simulator AgEcon
Gates, Richard.
An accurate and efficient numerical approximation of the multivariate normal (MVN) distribution function is necessary for obtaining maximum likelihood estimates for models involving the MVN distribution. Numerical integration through simulation (Monte Carlo) or number-theoretic (quasi–Monte Carlo) techniques is one way to accomplish this task. One popular simulation technique is the Geweke–Hajivassiliou–Keane MVN simulator. This paper reviews this technique and introduces a Mata function that implements it. It also computes analytical first-order derivatives of the simulated probability with respect to the variables and the variance–covariance parameters.
Tipo: Journal Article Palavras-chave: GHK; Maximum simulated likelihood; Monte Carlo; Quasi–Monte Carlo; Importance sampling; Number-theoretic statistics; Research Methods/ Statistical Methods.
Ano: 2006 URL: http://purl.umn.edu/117569
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Modelos lineales generalizados con restricciones lineales en los parámetros de regresión Colegio de Postgraduados
Colorado Martínez, Luis.
Para analizar Modelos Lineales Generalizados (MLG) con parámetro de escala conocido, en el que el vector de coeficientes de regresión se encuentra sujeto a restricciones lineales de desigualdad, en este trabajo se propone un método Bayesiano, denominado Gibbs Transfor- mado con Muestreo de Impor tancia (GTMI). Primero se implementa una cadena de Markov de Monte Carlo (MCMC) a una aproximación normal (truncada) de la distribución final del vector de coeficientes de regresión y luego se utiliza el método de importancia de muestreo, sugerido por Fosdick (1963) y Hastings (1970) para realizar inferencias en los parámetros de regresión. Para muestrear la aproximación normal truncada se propone utilizar el muestreo Gibbs eficiente propuesto por Rodríguez-Yam...
Tipo: Tesis Palavras-chave: Modelos lineales generalizados; Restricciones lineales de desigualdad; Distribución normal multivariada truncada; Muestreo Gibbs; Aproximación normal; Muestreo de importancia; Maestría; Estadística; Generalized linear models; Inequality linear constraints; Truncated multivariate normal distribution; Gibbs sampler; Importance sampling.
Ano: 2008 URL: http://hdl.handle.net/10521/1381
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