論文の概要: A note on simulation methods for the Dirichlet-Laplace prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11982v1
• Date: Sat, 16 Aug 2025 08:44:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.497081
• Title: A note on simulation methods for the Dirichlet-Laplace prior
• Title（参考訳）: ディリクレ・ラプラス前駆体シミュレーション法に関する一考察
• Authors: Luis Gruber, Gregor Kastner, Anirban Bhattacharya, Debdeep Pati, Natesh Pillai, David Dunson,
• Abstract要約: 元のアルゴリズムは条件分布から間違った順序でサンプリングし、すなわち全ての潜伏変数の共役後続分布から正しくサンプリングしない。 このコリゲンダムは、バッタチャリヤらの理論的な結果には影響しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.121623067511554
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bhattacharya et al. (2015, Journal of the American Statistical Association 110(512): 1479-1490) introduce a novel prior, the Dirichlet-Laplace (DL) prior, and propose a Markov chain Monte Carlo (MCMC) method to simulate posterior draws under this prior in a conditionally Gaussian setting. The original algorithm samples from conditional distributions in the wrong order, i.e., it does not correctly sample from the joint posterior distribution of all latent variables. This note details the issue and provides two simple solutions: A correction to the original algorithm and a new algorithm based on an alternative, yet equivalent, formulation of the prior. This corrigendum does not affect the theoretical results in Bhattacharya et al. (2015).
• Abstract（参考訳）: Bhattacharya et al (2015, Journal of the American Statistical Association 110(512): 1479-1490) は、ディリクレ・ラプラス (DL) 以前の小説を紹介し、マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) 法を提案した。 元のアルゴリズムは条件分布から間違った順序でサンプリングし、すなわち全ての潜伏変数の共役後続分布から正しくサンプリングしない。 このノートはこの問題を詳述し、2つの簡単な解を提供する: 元のアルゴリズムの修正と、前者の代替的だが等価な定式化に基づく新しいアルゴリズムである。 Bhattacharya et al (2015) の理論的結果には影響しない。

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