Adaptive independent sticky MCMC algorithms

EURASIP Journal on Advances in Signal Processing

Table 8 (Ex-Sect-9.4.1). Mean absolute error (MAE) in the estimation of four statistics (first component) and normalized computing time

Technique	T	N _G	Init.	MAE				Avg. MAE	Time
				Mean	Variance	Skewness	Kurtosis
Panel I
AISM-P4	3	2000	In1	0.878	0.781	0.437	0.223	0.579	0.066
	5			0.749	0.576	0.389	0.160	0.468	0.098
	10			0.266	0.057	0.136	0.020	0.120	0.178
	50			0.101	0.041	0.051	0.003	0.049	0.741
AISMTM-P4	3	2000	In1	0.251	0.056	0.128	0.017	0.113	0.202
(M=5)	10			0.096	0.031	0.048	0.003	0.044	0.642
ARMS	3	2000	In1	3.408	11.580	3.384	11.572	7.486	0.077
	5			3.151	9.839	2.650	7.079	5.679	0.116
	10			2.798	7.665	2.024	4.124	4.152	0.223
	50			1.918	3.407	1.134	1.292	1.937	1.000
MH (σ_p=1)	100	2000	In1	3.509	12.308	3.671	13.666	8.288	0.602
MH (σ_p=2)				1.756	3.077	0.978	0.963	1.693	0.602
MH (σ_p=10)				0.075	0.037	0.036	0.002	0.038	0.602
MH (σ_p=1)	1000	2000	In1	3.508	12.302	3.665	13.624	8.274	4.052
MH (σ_p=2)				1.601	2.560	0.874	0.769	1.451	4.052
MH (σ_p=10)				0.074	0.036	0.036	0.002	0.037	4.052
MH (σ_p=10)	1	2000	In1	0.697	11.598	0.883	3.622	4.200	0.033
		10000		0.493	9.881	0.611	2.905	3.472	0.162
	3	2000		0.352	6.510	0.290	0.927	2.019	0.042
	10			0.085	1.411	0.043	0.160	0.424	0.081
Adaptive MH	100	2000	In1	0.415	0.304	0.234	0.068	0.255	0.634
	1000			0.075	0.038	0.037	0.002	0.038	4.107
HMC	10	2000	In1	0.091	1.509	0.042	0.123	0.441	0.092
	100			0.078	0.037	0.039	0.002	0.039	0.630
Slice	3	2000	In1	0.810	1.174	0.415	0.231	0.658	0.156
	10			0.607	0.372	0.306	0.096	0.345	0.463
	50			0.156	0.043	0.077	0.007	0.071	2.311
Panel II
AISM-P4	3	2000	In2	0.138	0.055	0.070	0.006	0.067	0.066
	5			0.112	0.050	0.057	0.004	0.056	0.098
	10			0.093	0.045	0.046	0.002	0.046	0.178
	3	10000		0.095	0.023	0.050	0.002	0.042	0.335
AISMTM-P4	3	2000	In2	0.085	0.036	0.043	0.002	0.042	0.202
(M=5)		4000		0.083	0.028	0.042	0.002	0.038	0.400
(M=10)		2000		0.073	0.031	0.036	0.002	0.035	0.316