MCMC & sampling
48 methoden in deze familie.
Uitgelicht
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 maBayesiaans Gaussisch Mixture ModelThe Bayesian Gaussian Mixture Model places prior distributions over all mixture parameters and infers their posteriors — typically via Variational Bayes or MCMC — rather than fittiBayesiaanse fylogenetische analyseBayesian phylogenetic analysis uses Bayes' theorem and Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling to estimate the posterior probability distribution over phylogenetic trees and modelBayesiaans ProbitmodelThe 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 pDynamische Hamiltoniaan Monte CarloDynamic 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 leapfrDynamisch Metropolis-Hastings AlgoritmeThe 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
Reading path
This topic's most-referenced foundational methods, in the order they were developed — a place to start if you're new here.
Alle methoden 48
Bayesian Dynamic Conditional Correlation GARCH (Bayesian DCC-GARCH)Bayesiaans Gaussisch Mixture ModelBayesiaanse fylogenetische analyseBayesiaans ProbitmodelDynamische Hamiltoniaan Monte CarloDynamisch Metropolis-Hastings AlgoritmeDynamisch deeltjesfilterDynamische Sequentiële Monte CarloGibbs SamplingGibbs-sampling voor modelvergelijkingGibbs-sampling met meetfoutGibbs-sampling met ontbrekende dataHamiltonian Monte CarloHamiltoniaanse Monte Carlo met meetfoutHamiltonian Monte Carlo met ontbrekende dataHiërarchische Hamiltoniaanse Monte CarloHiërarchische Markovketen Monte CarloHiërarchisch partikelfilterMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)MCMC voor modelvergelijkingMCMC met meetfoutMCMC met ontbrekende dataMetropolis-Hastings AlgoritmeMetropolis-Hastings voor modelvergelijkingMetropolis-Hastings met meetfoutMetropolis-Hastings met ontbrekende gegevensMultilevel Gibbs-steekproefnemingMultilevel Hamiltonian Monte CarloMultilevel Markov-kettingmonte-CarloMultilevel Metropolis-HastingsNo-U-Turn Sampler (NUTS)Deeltjesfilter (Sequentiële Monte Carlo)Particle Filter met MeetfoutDeeltjesfilter met ontbrekende gegevensRobuuste Gibbs-steekproeftrekkingRobuuste Hamiltoniaan Monte CarloRobuuste Markovketting Monte CarloRobuuste PartikelfilterRobuuste Sequentiële Monte CarloSequentiële Monte CarloSequentiële Monte Carlo met MeetfoutSequentiële Monte Carlo met Ontbrekende DataSlice SamplingRuimtelijke Gibbs-steekproeftrekkingRuimtelijke MCMCTijdreeks MCMCTijdreeksdeeltjesfilterTijdreeks Sequentiële Monte Carlo