MCMC & Sampling
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Bayesian Dynamic Conditional Correlation GARCH (Bayesian DCC-GARCH)Bayesian DCC-GARCH estimates time-varying correlations across multiple financial or economic series by combining Engle's DCC-GARCH structure with Bayesian inference. Rather than maBayessches Gaußsches MischmodellThe Bayesian Gaussian Mixture Model places prior distributions over all mixture parameters and infers their posteriors — typically via Variational Bayes or MCMC — rather than fittiBayes'sche Phylogenetische AnalyseBayesian phylogenetic analysis uses Bayes' theorem and Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling to estimate the posterior probability distribution over phylogenetic trees and modelBayesian Probit-ModellThe Bayesian Probit model is a binary regression method that models the probability of a binary outcome using the normal CDF (probit link) within a Bayesian framework. It assigns pDynamisches Hamiltonsches Monte-Carlo-VerfahrenDynamic Hamiltonian Monte Carlo — widely known as the No-U-Turn Sampler (NUTS) — is an adaptive extension of Hamiltonian Monte Carlo that automatically selects the number of leapfrDynamischer Metropolis-Hastings-AlgorithmusThe Dynamic Metropolis-Hastings (Dynamic MH) algorithm applies the Metropolis-Hastings MCMC sampler to Bayesian state-space and time-varying parameter models. At each time step, la
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Die meistzitierten grundlegenden Methoden dieses Themas, in der Reihenfolge ihrer Entwicklung — ein Ausgangspunkt, wenn Sie hier neu sind.
Alle Methoden 48
Bayesian Dynamic Conditional Correlation GARCH (Bayesian DCC-GARCH)Bayessches Gaußsches MischmodellBayes'sche Phylogenetische AnalyseBayesian Probit-ModellDynamisches Hamiltonsches Monte-Carlo-VerfahrenDynamischer Metropolis-Hastings-AlgorithmusDynamischer PartikelfilterDynamisches sequenzielles Monte-Carlo-VerfahrenGibbs-SamplingGibbs-Sampling für ModellvergleichGibbs-Sampling mit MessfehlernGibbs Sampling bei fehlenden DatenHamiltonian Monte CarloHamiltonian Monte Carlo mit MessfehlernHamiltonian Monte Carlo mit fehlenden DatenHierarchisches Hamiltonsches Monte CarloHierarchische Markov-Ketten-Monte-Carlo-VerfahrenHierarchischer PartikelfilterMarkov-Kette Monte Carlo (MCMC)MCMC für ModellvergleichMCMC mit MessfehlernMCMC bei fehlenden DatenMetropolis-Hastings-AlgorithmusMetropolis-Hastings zur ModellvergleichMetropolis-Hastings mit MessfehlernMetropolis-Hastings bei fehlenden DatenMultilevel Gibbs SamplingMultilevel Hamiltonian Monte CarloMultilevel MCMCMultilevel Metropolis-HastingsNo-U-Turn Sampler (NUTS)Partikelfilter (Sequentieller Monte-Carlo-Algorithmus)Partikelfilter mit MessfehlernPartikelfilter mit fehlenden DatenRobustes Gibbs-SamplingRobust Hamiltonian Monte CarloRobuste Markov-Chain-Monte-Carlo-VerfahrenRobuster PartikelfilterRobuste Sequentielle Monte-Carlo-MethodenSequentielle Monte-Carlo-MethodenSequentielle Monte-Carlo-Methoden mit MessfehlernSequentielle Monte-Carlo-Methoden bei fehlenden DatenSlice SamplingRäumliches Gibbs-SamplingSpatial MCMCMCMC für ZeitreihenZeitreihen-PartikelfilterSequenzielles Monte Carlo für Zeitreihen