Zapis dowodowy metody
Robust Markov chain Monte Carlo
Robust MCMC combines Markov chain Monte Carlo sampling with robustness techniques to produce reliable posterior inference when data contain outliers, when the assumed model is misspecified, or when the target distribution has heavy tails that cause standard samplers to mix poorly or yield distorted estimates.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
Robust Markov Chain Monte Carlo Sampling
Taksonomiczny zapis metody · bayesian / bayesian
- 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. · URL
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Brak wyselekcjonowanych twierdzeń
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.