MCMC a vzorkovanie
48 — metódy v tejto rodine.
Vybrané
Bayesovský DCC-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 maBayesovský Gaussovský zmesový modelThe Bayesian Gaussian Mixture Model places prior distributions over all mixture parameters and infers their posteriors — typically via Variational Bayes or MCMC — rather than fittiBayesovská fylogenetická analýzaBayesian phylogenetic analysis uses Bayes' theorem and Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling to estimate the posterior probability distribution over phylogenetic trees and modelBayesovský probitový modelThe 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 pDynamické Hamiltonovské 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 leapfrDynamický algoritmus Metropolis-HastingsThe 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
Postup čítania
Najčastejšie citované základné metódy tejto témy, v poradí, v akom vznikali — miesto, kde začať, ak ste tu noví.
Všetky metódy 48
Bayesovský DCC-GARCH (Bayesian DCC-GARCH)Bayesovský Gaussovský zmesový modelBayesovská fylogenetická analýzaBayesovský probitový modelDynamické Hamiltonovské Monte CarloDynamický algoritmus Metropolis-HastingsDynamický časticový filterDynamické sekvenčné Monte CarloGibbs SamplingGibbsov vzorkovač pre porovnávanie modelovGibbsovo vzorkovanie s chybou meraniaGibbs Sampling s chýbajúcimi údajmiHamiltonovský Monte CarloHamiltonovský Monte Carlo s chybou meraniaHamiltonovský Markovov reťazec Monte Carlo s chýbajúcimi údajmiHierarchical Hamiltonian Monte CarloHierarchické Markovove reťazcové Monte CarloHierarchický časticový filterMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)MCMC pre porovnávanie modelovMCMC s chybou meraniaMCMC s chýbajúcimi údajmiAlgoritmus Metropolis-HastingsMetropolis-Hastings pre porovnávanie modelovMetropolis-Hastings s chybou meraniaMetropolis-Hastings s chýbajúcimi údajmiViacúrovňové vzorkovanie GibbsViacúrovňový Hamiltonovský Monte CarloViacúrovňové MCMCViacúrovňový Metropolis-HastingsNo-U-Turn Sampler (NUTS)Časticový filter (sekvenčné metódy Monte Carlo)Časticový filter s chybou meraniaČasticový filter s chýbajúcimi údajmiRobustný Gibbsův vzorkovačRobustný Hamiltonovský Monte CarloRobustná metóda Monte Carlo Markovovými reťazcamiRobustný časticový filterRobustná sekvenčná Monte Carlo metódaSekvenčné Monte CarloSekvenčné Monte Carlo s chybou meraniaSekvenčné Monte Carlo s chýbajúcimi údajmiVýber vzoriek pomocou plátkovPriestorové vzorkovanie GibbsPriestorové MCMCČasové MCMCČasový filter častícSekvenčná Monte Carlo metóda pre časové rady