Chaîne de Markov Monte Carlo, distribution de propositions pour la distribution multivariée de Bernoulli?

Question

Existe-t-il une distribution de proposition appropriée pour le modèle multivarié de Bernoulli?

par exemple je veux échantillon d'une distribution de probabilité

p(x) = p*(x)/Z; 

où x = {0,1}^M et Z est la constante de normalisation, qui est intraitable à dessiner directement des échantillons indépendants, donc je recours à MCMC.

Pour les données continues multivariées, il est trivial d'utiliser Gaussian comme une proposition de distribution. Existe-t-il une distribution de proposition appropriée sur de telles données de type binaire?

p.s. Je ne veux pas utiliser l'échantillonnage de Gibbs parce que c'est trop lent pour moi.

Merci

Answer 1

Je pense avoir trouvé exactement ce que je veux, qui apparaît à la conférence SPNI de l'an dernier:

"hamiltonien Exact auxiliaire variable Monte Carlo échantillonneurs pour les distributions binaires"

Ari Pakman et al.

http://www.stat.columbia.edu/~liam/research/pubs/pakman-exact-binary-hmc.pdf

Answer 2

Vous allez devoir expliquer votre modèle mieux. Pour les variantes standard du modèle multivarié de Bernoulli, Z est la dimensionnalité de x puisque la somme des probabilités sur les résultats possibles pour chaque marginal est 1, et il n'y a pas de dépendance entre les x_is.