Hierarchical Particle Filter
A hierarchical particle filter extends Sequential Monte Carlo to state-space models with multiple levels of latent variables. Particles are propagated at each level of the hierarchy, allowing the method to track both fine-grained state dynamics and slower-varying hyperparameters simultaneously, yielding calibrated posterior distributions across all levels of the model.
Forrásrekord
A hivatkozások szó szerint a módszer forrásrekordjából kerültek átvételre. Ezekből nem következtethető ki állítás-szintű ellenőrzés.
- Briers, M., Doucet, A. & Maskell, S. (2010). Smoothing algorithms for state-space models. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 62(1), 61-89. · DOI 10.1007/s10463-009-0236-2
- Chopin, N., Jacob, P. E. & Papaspiliopoulos, O. (2013). SMC2: an efficient algorithm for sequential analysis of state-space models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 75(3), 397-426. · DOI 10.1111/j.1467-9868.2012.01046.x
Kurált állítások
Az állítások a bizonyíték-jegyzőkönyvben tárolódtak, mindegyik saját értékeléssel.
Ez a nézet nem hoz létre állítás-értékelést, ha a jegyzőkönyvben nincs.
Kapcsolódó módszerek
A módszergráfból generálva és gépi javaslatú kapcsolatokként jelenítve meg – nem következtethető ki bizonyíték-állítás.