Robust Markov Chain Monte Carlo
Robust MCMC kombinerer Markov chain Monte Carlo-sampling med robusthetsteknikker for å produsere pålitelig posterior inferens når data inneholder uteliggere, når den antatte modellen er feilspesifisert, eller når måldistribusjonen har tunge haler som fører til at standard samplere blander dårlig eller gir forvrengte estimater.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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. link ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Markov Chain Monte Carlo Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/no/bayesian/robust-markov-chain-monte-carlo
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Gibbs-samplingBayesiansk↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloBayesiansk↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesiansk↔ compare
- Robust Bayesiansk InferensBayesiansk↔ compare
- Sekvensiell Monte CarloBayesiansk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →