James P. Hobert

• Artículos de revistas (5)

• Artículos de revistas

  • Wasserstein-based methods for convergence complexity analysis of MCMC with applications

    Qian Qin, James P. Hobert

    Annals of applied probability: an official journal of the Institute of Mathematical Statistics, ISSN 1050-5164, Vol. 32, Nº. 1, 2022, págs. 124-166

    

  • On the limitations of single-step drift and minorization in Markov chain convergence analysis

    Qian Qin, James P. Hobert

    Annals of applied probability: an official journal of the Institute of Mathematical Statistics, ISSN 1050-5164, Vol. 31, Nº. 4, 2021, págs. 1633-1659

    

  • Convergence Analysis of MCMC Algorithms for Bayesian Multivariate Linear Regression with Non‐Gaussian Errors

    James P. Hobert, Yeun Ji Jung, Kshitij Khare, Qian Qin

    Scandinavian journal of statistics: Theory and applications, ISSN 0303-6898, Vol. 45, Nº. 3, 2018, págs. 513-533

    

  • Trace Class Markov Chains for Bayesian Inference with Generalized Double Pareto Shrinkage Priors.

    Subahdip Pal, Kshitij Khare, James P. Hobert

    Scandinavian journal of statistics: Theory and applications, ISSN 0303-6898, Vol. 44, Nº. 2, 2017, págs. 307-323

    

  • Improving the Convergence Properties of the Data Augmentation Algorithm with an Application to Bayesian Mixture Modeling

    James P. Hobert, Vivekananda Roy, Christian P. Robert

    Statistical science, ISSN 0883-4237, Vol. 26, Nº. 3, 2011, págs. 332-351

    

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