fi en fi fi fi fi nl fi fi hbs_lat fi fi fi fi fi fi fi ms fi fi fi fi fi de fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi de en en en en en en en en en en fi en en fi fi fi
Eksakstisti approksimoidut Monte Carlo -menetelmät monimutkaiseen Bayes-päättelyyn - Tutkimusportaali - Converis - Jyväskylän yliopisto
Go to Header Go to Main Navigation Go to Content Go to Footer
Rahoittajan antama koodi/diaarinumero: 274740
Päärahoittajan myöntämä tuki (€)
Akatemiatutkija, SA (Suomen Akatemia)
Muut hankkeeseen liittyvät henkilöt (JYU)
Matematiikan ja tilastotieteen laitos
Unbiased Inference for Discretely Observed Hidden Markov Model Diffusions (2021) Chada, Neil K.; et al.; A1; OA
Coupled conditional backward sampling particle filter (2020) Lee, Anthony; et al.; A1; OA
Ergonomic and Reliable Bayesian Inference with Adaptive Markov Chain Monte Carlo (2020) Vihola, Matti; A3; 978-1-118-44511-2
Importance sampling correction versus standard averages of reversible MCMCs in terms of the asymptotic variance (2020) Franks, Jordan; et al.; A1; OA
Importance sampling type estimators based on approximate marginal Markov chain Monte Carlo (2020) Vihola, Matti; et al.; A1; OA
On the use of approximate Bayesian computation Markov chain Monte Carlo with inflated tolerance and post-correction (2020) Vihola, Matti; et al.; A1; OA
Prediction of leukocyte counts during paediatric acute lymphoblastic leukaemia maintenance therapy (2019) Karppinen, Santeri; et al.; A1; OA
Graphical model inference : Sequential Monte Carlo meets deterministic approximations (2018) Lindsten, Fredrik; et al.; A4; OA
Theoretical and methodological aspects of MCMC computations with noisy likelihoods (2018) Andrieu, Christophe; et al.; A3; OA
Unbiased Estimators and Multilevel Monte Carlo (2018) Vihola, Matti; A1; OA
Viimeisin päivitys 2022-06-07 klo 11:59
Jyväskylän yliopisto | Tutkimus- ja innovaatiopalvelut
Palveluita tutkijalle (HelpJYU) | converis-support@jyu.fi