سجل دليل المنهج
Robust Markov chain Monte Carlo
Robust MCMC combines Markov chain Monte Carlo sampling with robustness techniques to produce reliable posterior inference when data contain outliers, when the assumed model is misspecified, or when the target distribution has heavy tails that cause standard samplers to mix poorly or yield distorted estimates.
سجل المصدر
تم نسخ الاستشهادات حرفيًا من سجل مصدر المنهج. لا يُستدل على أي تحقق على مستوى الادعاء منها.
Robust Markov Chain Monte Carlo Sampling
سجل منهج تصنيفي · bayesian / bayesian
- Roberts, G. O. & Rosenthal, J. S. (2004). General state space Markov chains and MCMC algorithms. Probability Surveys, 1, 20–71. · DOI 10.1214/154957804100000024
- Barp, A., Kennedy, C., Durmus, A. & Girolami, M. (2022). Targeted separation and convergence with kernel discrepancies. arXiv preprint. · URL
الادعاءات المنسقة
تم حفظ الادعاءات في دفتر الأستاذ الخاص بالأدلة، ولكل منها تقييمها الخاص.
لا توجد ادعاءات منسقة بعد
هذه الواجهة لا تخترع تقييمًا للادعاء عندما لا يكون دفتر الأستاذ يحتوي على واحد.
المنهجيات ذات الصلة
تم إنشاؤها من الرسم البياني للمنهج وتظهر كعلاقات مقترحة آليًا - لا يُستدل على أي ادعاء دليل.