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 fi de en en en en en en en en en en fi en en fi fi fi
Eksaktisti approksimoidut Monte Carlo -menetelmät monimutkaiseen Bayes-päättelyyn (tutkimuskulut) - Tutkimusportaali - Converis - Jyväskylän yliopisto
Go to Header Go to Main Navigation Go to Content Go to Footer
Rahoittajan antama koodi/diaarinumero: 312605
Päärahoittajan myöntämä tuki (€)
Akatemiatutkijan tutkimuskulut, SA (Suomen Akatemia)
Bayes-tilastotiede tarjoaa joustavan ja yhtenäisen viitekehyksen erilaisten ilmiöiden mallinnukseen, joihin liittyy epävarmuutta. Menetelmän soveltuvuutta monimutkaisempiin tilanteisiin rajoittavat usein laskennalliset haasteet, jotka ilmenevät moniulotteisina, vaikeasti laskettavina integraaleina. Tällaisia tilanteita tulee vastaan esimerkiksi aikasarja-analyysissä, käänteisongelmissa ja tilastollisten kokeiden suunnittelussa.
Projektissa tutkitaan uusia tehokkaita laskentamenetelmiä, jotka soveltuvat aiempia menetelmiä paremmin monimutkaisiin tilanteisiin, kuten edellä mainituissa sovelluksissa. Tutkimus sisältää teoreettisia ja metodologisia kysymyksiä sekä sovelluksia. Onnistuessaan hanke johtaa uusien, entistä tehokkaampien laskentamenetelmien löytämiseen ja avaa siten mahdollisuuksia Bayes-tilastotieteen soveltamiselle uusilla, entistä haastavammilla sovellusalueilla.
Matematiikan ja tilastotieteen laitos
Efficient Bayesian generalized linear models with time-varying coefficients : The walker package in R (2022) Helske, Jouni; A1; OA
bssm: Bayesian Inference of Non-linear and Non-Gaussian State Space Models in R (2021) Helske, Jouni; et al.; A1; OA
Unbiased Inference for Discretely Observed Hidden Markov Model Diffusions (2021) Chada, Neil K.; et al.; A1; OA
A Bayesian Reconstruction of a Historical Population in Finland, 1647–1850 (2020) Voutilainen, Miikka; 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
Mixture Hidden Markov Models for Sequence Data : The seqHMM Package in R (2019) Helske, Satu; et al.; A1; OA
Viimeisin päivitys 2022-23-08 klo 23:59
Jyväskylän yliopisto | Tutkimus- ja innovaatiopalvelut
Palveluita tutkijalle (HelpJYU) | converis-support@jyu.fi