研究人员在arXiv上发表了一篇论文，详细介绍了贝叶斯概率回归中使用的Gibbs采样器的数据增强混合时间。该研究为这些混合时间提供了明确的非渐近界限，这些界限取决于设计矩阵和先验精度。研究结果确定了即使在数据点和参数数量增加的情况下混合时间仍然有界的场景，为选择用于更快收敛的先验分布提供了指导。使用耦合技术进行的经验分析支持了这些界限在预测实际行为方面的有效性。 AI
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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