Hamiltonian Monte Carlo with Measurement Error
Hamiltonian Monte Carlo (HMC) with measurement error is a Bayesian computational strategy for fitting models where one or more covariates are observed with noise. HMC samples jointly from the posterior over model parameters and the unobserved true covariate values, using gradient-based proposals that explore the high-dimensional posterior efficiently and avoid the slow random-walk behaviour of standard Metropolis sampling.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- Carroll, R. J., Ruppert, D., Stefanski, L. A., & Crainiceanu, C. M. (2006). Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective (2nd ed.). Chapman and Hall/CRC. · ISBN 978-1584886334
- Neal, R. M. (2011). MCMC using Hamiltonian dynamics. In S. Brooks, A. Gelman, G. Jones, & X.-L. Meng (Eds.), Handbook of Markov Chain Monte Carlo (pp. 113-162). CRC Press. · URL
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.