Eksaktisti approksimoidut Monte Carlo -menetelmät monimutkaiseen Bayes-päättelyyn (tutkimuskulut) (EAMC)


Päärahoittaja

Rahoittajan antama koodi/diaarinumero: 312605


Päärahoittajan myöntämä tuki (€)

  • 140 000,00


Rahoitusohjelma


Hankkeen aikataulu

Hankkeen aloituspäivämäärä: 01.09.2017

Hankkeen päättymispäivämäärä: 31.08.2019


Tiivistelmä

Bayes-tilastotiede tarjoaa joustavan ja yhtenäisen viitekehyksen erilaisten ilmiöiden mallinnukseen, joihin liittyy epävarmuutta. Menetelmän soveltuvuutta monimutkaisempiin tilanteisiin rajoittavat usein laskennalliset haasteet, jotka ilmenevät moniulotteisina, vaikeasti laskettavina integraaleina. Tällaisia tilanteita tulee vastaan esimerkiksi aikasarja-analyysissä, käänteisongelmissa ja tilastollisten kokeiden suunnittelussa.

Projektissa tutkitaan uusia tehokkaita laskentamenetelmiä, jotka soveltuvat aiempia menetelmiä paremmin monimutkaisiin tilanteisiin, kuten edellä mainituissa sovelluksissa. Tutkimus sisältää teoreettisia ja metodologisia kysymyksiä sekä sovelluksia. Onnistuessaan hanke johtaa uusien, entistä tehokkaampien laskentamenetelmien löytämiseen ja avaa siten mahdollisuuksia Bayes-tilastotieteen soveltamiselle uusilla, entistä haastavammilla sovellusalueilla.


Vastuullinen johtaja


Päävastuullinen yksikkö


Liittyvät julkaisut

Go to first page
Go to previous page
1/2
Go to next page
Go to last page

Viimeisin päivitys 2022-23-08 klo 23:59