HAL : hal-00437876, version 1

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Forward recursions and normalizing constant

Xavier Guyon 1, 2, Cécile Hardouin 1, 2

(01/12/2009)

Maximum likelihood parameter estimation is frequently replaced by various techniques because of its intractable normalizing constant. In the same way, the literature displays various alternatives for distributions involving such unreachable constants. In this paper, we consider a Gibbs distribution $\pi $ and present a recurrence formula allowing a recursive calculus of the marginals of $\pi $ and in the same time its normalizing constant$.$ The numerical performance of this algorithm is evaluated for several examples, particularly for an Ising model on a lattice.

1 :	Statistique Appliquée et MOdélisation Stochastique (SAMOS)
	Université Paris I - Panthéon-Sorbonne
2 :	Centre d'économie de la Sorbonne (CES)
	CNRS : UMR8174 – Université Paris I - Panthéon-Sorbonne

Domaine

:

Mathématiques/Statistiques Statistiques/Théorie

Mots Clés : Gibbs distribution – interaction potential – Markov Chain – Markov field – marginal law – normalizing constant – Ising model.

hal-00437876, version 1

http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00437876

oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00437876

Contributeur : Cécile Hardouin <>

Soumis le : Mardi 1 Décembre 2009, 16:17:40

Dernière modification le : Jeudi 17 Novembre 2011, 14:46:32