A3 Kirjan tai muun kokoomateoksen osa
Ergonomic and Reliable Bayesian Inference with Adaptive Markov Chain Monte Carlo (2020)
Vihola, M. (2020). Ergonomic and Reliable Bayesian Inference with Adaptive Markov Chain Monte Carlo. In N. Balakrishnan, T. Colton, B. Everitt, W. Piegorsch, F. Ruggeri, & J. L. Teugels (Eds.), Wiley StatsRef : Statistics Reference Online (pp. 1-12). John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat08286
JYU-tekijät tai -toimittajat
Julkaisun tiedot
Julkaisun kaikki tekijät tai toimittajat: Vihola, Matti
Emojulkaisu: Wiley StatsRef : Statistics Reference Online
Emojulkaisun toimittajat: Balakrishnan, N.; Colton, T.; Everitt, B.; Piegorsch, W.; Ruggeri, F.; Teugels, J. L.
eISBN: 978-1-118-44511-2
Julkaisuvuosi: 2020
Artikkelin sivunumerot: 1-12
Kustantaja: John Wiley & Sons
Julkaisumaa: Yhdysvallat (USA)
Julkaisun kieli: englanti
DOI: https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat08286
Julkaisun avoin saatavuus: Ei avoin
Julkaisukanavan avoin saatavuus:
Tiivistelmä
Adaptive Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods provide an ergonomic way to perform Bayesian inference, imposing mild modeling constraints and requiring little user specification. The aim of this section is to provide a practical introduction to selected set of adaptive MCMC methods and to suggest guidelines for choosing appropriate methods for certain classes of models. We consider simple unimodal targets with random‐walk‐based methods, multimodal target distributions with parallel tempering, and Bayesian hidden Markov models using particle MCMC. The section is complemented by an easy‐to‐use open‐source implementation of the presented methods in Julia, with examples.
YSO-asiasanat: Markovin ketjut; Monte Carlo -menetelmät; bayesilainen menetelmä; menetelmät
Liittyvät organisaatiot
Hankkeet, joissa julkaisu on tehty
- Eksakstisti approksimoidut Monte Carlo -menetelmät monimutkaiseen Bayes-päättelyyn
- Vihola, Matti
- Suomen Akatemia
- Eksaktisti approksimoidut Monte Carlo -menetelmät monimutkaiseen Bayes-päättelyyn (tutkimuskulut)
- Vihola, Matti
- Suomen Akatemia
- Skaalautuvat menetelmät luotettavaan Bayes-päättelyyn (SCALEBAYES)
- Vihola, Matti
- Suomen Akatemia
OKM-raportointi: Kyllä
VIRTA-lähetysvuosi: 2020
JUFO-taso: 2