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使用集成嵌套拉普拉斯近似法直接拟合动态模型-INSLA。英语(英语) Zbl 1368.62066
总结:状态空间模型中的推理通常依赖于递归形式来过滤和平滑关于观测的时间结构的状态向量,从我们的观点来看,如果数据集是固定的,那么这个假设是不必要的,也就是说,在分析之前完全可用。我们提出了一个计算框架来执行线性和广义动态线性模型的近似全贝叶斯推理基于集成嵌套拉普拉斯近似(INLA)方法。该框架在固定数据集的情况下,不考虑状态和超参数的递归更新/估计假设,直接逼近感兴趣的后边缘,从而使我们能够在较短的计算时间内更容易地对复杂的状态空间模型进行全面的贝叶斯分析。所提出的框架克服了动态建模文献中现有工具的一些局限性,并通过文献中的一系列仿真和众所周知的实际例子进行了大量说明,包括具有相关误差结构的现实复杂模型和具有多个状态向量的模型,相互依赖的。所有的例子都可以在线获得R代码。

理学硕士:
15层62层 贝叶斯推理
62平方米 随机过程推理与预测
65立方英尺 统计计算问题(MSC2010)
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析方法
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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