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数値解析学コミュの[質問]Markov連鎖モンテカルロに関連して

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突然で申し訳ありません。
私は、某地方大大学院で野生動物の生態を研究しています。

今回、論文執筆の過程で、どうにも自ら取得した
データの解析が思う様に進まず、大変困っています。

具体的には、クマにGPS発信機を装着させ、行動や環境選択
などを解析中なのですが、GPSの性能上、測位の成功・失敗
の程度が著しく、その自己相関のために従来の多重比較など
の資源選択性を目的とした解析にかけることができません。

困り果てた挙句、某国立研究所の方にメールにて質問した
ところ、Markov連鎖モンテカルロ(MCMC)に関連して、
Thinning、Batch meanなどの手法を用いて自己相関を
解消してみては?とご指摘を頂いたのですが、…

参考文献を読んでみても、…門外漢の私にはさっぱりです。
ちなみに、前者は自己相関のデータから等間隔でデータを
拾っていく、後者はある単位の群から平均値をとっていく
…程度の事しか理解出来ていません。

webで検索をかけても現時点で解決をみていません。
周囲にも、MCMCを使える人がいないので、質問も出来ない有様です。

そこで、誠に申し訳ないのですが、thinningやbatch mean
の手法についてご存知の方はいらっしゃいませんか?
基礎的な内容で記載されている文献・書籍の紹介でも結構です。

宜しくお願いいたします。

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