General Purpose Bayesian Inference
Duas novas e importantes contribuições em métodos computacionais para inferência Bayesiana.
A primeira é o programa Stan, de Andrew Gelman e afiliados, que permite o uso de métodos de Hamiltonian Monte Carlo para problemas gerais, usando uma nova linguagem e um inteligente compilador, e também uma interface em R.
A segunda adição é o uma formulação geral de modelos latentes (rgeneric) para inferência Bayesiana usando Integrated Nested Laplace Approximations, dentro do projeto R-INLA, expandindo ainda mais a classe de modelos tratados pelo INLA.
A primeira é o programa Stan, de Andrew Gelman e afiliados, que permite o uso de métodos de Hamiltonian Monte Carlo para problemas gerais, usando uma nova linguagem e um inteligente compilador, e também uma interface em R.
A segunda adição é o uma formulação geral de modelos latentes (rgeneric) para inferência Bayesiana usando Integrated Nested Laplace Approximations, dentro do projeto R-INLA, expandindo ainda mais a classe de modelos tratados pelo INLA.
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