珍妮特·范·尼克尔;埃利亚斯·克林斯基;丹尼斯·拉斯坦德;哈瓦德街 利用INLA进行贝叶斯推理的新途径。 （英语） Zbl 07710147号 计算。统计数据分析。 181，文章ID 107692，14 p.（2023）. 摘要：集成嵌套拉普拉斯近似（INLA）自年提出以来，一直是一个成功的近似贝叶斯推理框架H.路等人[J.R.Stat.Soc.，Ser.B，Stat.Methodol.71，第2号，319-392（2009；Zbl 1248.62156号)]. 与基于抽样的贝叶斯推理方法（如MCMC方法）相比，计算效率和准确性的提高是其成功的部分原因。INLA方法的持续研究及其在R（右）包裹R-INLA公司确保持续与从业者相关，并改进INLA的性能和适用性。大数据时代和一些最新研究进展为重新制定经典INLA公式的某些方面提供了机会，以实现更快的推理，提高数值稳定性和可扩展性。对于数据丰富的模型，这种改进尤其显著。使用了各种数据丰富的模型示例，如考克斯的比例风险模型、项目响应理论模型、包括预测的空间模型和fMRI数据的三维模型，以实际方式说明效率提高。 引用于2文件 理学硕士： 2008年6月62日 统计问题的计算方法 关键词：INLA公司;项目反应理论;潜在高斯模型;SPDE公司;生存分析;变分贝叶斯 引文：Zbl 1248.62156号 软件：智能分级;R（右）;自由冲浪者;GMRF库;阀杆;R-INLA公司;业务风险管理系统;Mcmcpack公司;S-PLUS系统 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Van Niekerk}等人，计算。统计数据分析。181，文章ID 107692，第14页（2023；Zbl 07710147） 全文： DOI程序 arXiv公司 参考文献： [1] 阿卜杜勒·法塔赫，E。；范尼克尔，J。；Rue，H.，Smart gradient-一种改进梯度估计的自适应技术，Found。数据科学。，4, 1, 123-136 (2022) ·Zbl 07547911号 [2] 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