fi en fi fi fi fi nl en fi hbs_lat fi fi fi fi fi fi fi ms fi en en fi da fi fi fi fi ru fi nl eo fi fi fi fi en fi fi fi fi fi fi en fi fi id fi fi fi fi fi fi fi fi de fi fi fi pl fi fi fi de fi fi fi de fi da fi de fi fi eo fi en en fi fi fi
bssm: Bayesian Inference of Non-linear and Non-Gaussian State Space Models in R - Tutkimusportaali - Converis - Jyväskylän yliopisto
Go to Header Go to Main Navigation Go to Content Go to Footer
Helske, J., & Vihola, M. (2021). bssm: Bayesian Inference of Non-linear and Non-Gaussian State Space Models in R. The R Journal, 13(2), 578-589. https://doi.org/10.32614/RJ-2021-103
Julkaisun kaikki tekijät tai toimittajat: Helske, Jouni; Vihola, Matti
Lehti tai sarja: The R Journal
Kustantaja: R Foundation for Statistical Computing
Julkaisun avoin saatavuus: Avoimesti saatavilla
Julkaisukanavan avoin saatavuus: Kokonaan avoin julkaisukanava
Julkaisu on rinnakkaistallennettu (JYX): https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/79809
Julkaisu on rinnakkaistallennettu: https://arxiv.org/abs/2101.08492
We present an R package bssm for Bayesian non-linear/non-Gaussian state space modelling. Unlike the existing packages, bssm allows for easy-to-use approximate inference based on Gaussian approximations such as the Laplace approximation and the extended Kalman filter. The package accommodates also discretely observed latent diffusion processes. The inference is based on fully automatic, adaptive Markov chain Monte Carlo (MCMC) on the hyperparameters, with optional importance sampling post-correction to eliminate any approximation bias. The package implements also a direct pseudo-marginal MCMC and a delayed acceptance pseudo-marginal MCMC using intermediate approximations. The package offers an easy-to-use interface to define models with linear-Gaussian state dynamics with non-Gaussian observation models, and has an Rcpp interface for specifying custom non-linear and diffusion models.
YSO-asiasanat: matematiikka; mallintaminen; matemaattiset mallit; Markovin ketjut; Monte Carlo -menetelmät; bayesilainen menetelmä
Matematiikan ja tilastotieteen laitos
Hankkeet, joissa julkaisu on tehty
Eksaktisti approksimoidut Monte Carlo -m
Eksaktisti approksimoidut Monte Carlo -menetelmät monimutkaiseen Bayes-päättelyyn (tutkimuskulut)
Skaalautuvat menetelmät luotettavaan Bayes-päättelyyn (SCALEBAYES)
Yliopistojen profiloitumisen vahvistaminen kilpaillulla rahoituksella. Profilointitoimet JYU:ssä, 3. kierros
Kohti parempaa päätöksentekoa: Lakimuutosten pitkäaikaisvaikutusten ennakointi työ- ja perhe-elämän tapahtumiin
Viimeisin päivitys 2022-20-09 klo 15:58
Jyväskylän yliopisto | Tutkimus- ja innovaatiopalvelut
Palveluita tutkijalle (HelpJYU) | converis-support@jyu.fi