Search results for "MCMC"

showing 7 items of 17 documents

Particle Group Metropolis Methods for Tracking the Leaf Area Index

2020

Monte Carlo (MC) algorithms are widely used for Bayesian inference in statistics, signal processing, and machine learning. In this work, we introduce an Markov Chain Monte Carlo (MCMC) technique driven by a particle filter. The resulting scheme is a generalization of the so-called Particle Metropolis-Hastings (PMH) method, where a suitable Markov chain of sets of weighted samples is generated. We also introduce a marginal version for the goal of jointly inferring dynamic and static variables. The proposed algorithms outperform the corresponding standard PMH schemes, as shown by numerical experiments.

Signal processing010504 meteorology & atmospheric sciencesMarkov chainGeneralizationComputer scienceBayesian inferenceMonte Carlo method020206 networking & telecommunicationsMarkov chain Monte Carlo02 engineering and technologystate-space modelsTracking (particle physics)Bayesian inference01 natural sciencesParticle FilteringStatistics::Computationsymbols.namesake0202 electrical engineering electronic engineering information engineeringsymbolsParticle MCMCParticle filterMonte CarloAlgorithm0105 earth and related environmental sciences
researchProduct

Bayesian hierarchical models in manufacturing bulk service queues

2006

In this paper, Queueing Theory and Bayesian statistical tools are used to analyze the congestion of various manufacturing bulk service queues with the same characteristics that are working independently of one another and in equilibrium. Hierarchical models are discussed in order to develop the whole inferential process for the parameters governing the system. Markov Chain Monte Carlo methods and numerical inversion of transforms are addressed to compute the posterior predictive distributions of the usual measures of performance in practice.

Statistics and ProbabilityQueueing theoryMathematical optimizationApplied MathematicsBayesian probabilityPosterior probabilityInversion (meteorology)Markov chain Monte CarloHierarchical database modelsymbols.namesakesymbolsEconometricsStatistics Probability and UncertaintyQueueMcmc algorithmMathematicsJournal of Statistical Planning and Inference
researchProduct

Contributed discussion on article by Pratola

2016

The author should be commended for his outstanding contribution to the literature on Bayesian regression tree models. The author introduces three innovative sampling approaches which allow for efficient traversal of the model space. In this response, we add a fourth alternative.

Statistics and Probabilitymodel selectionMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesian regression treeComputer scienceBig dataBayesian regression tree (BRT) modelsComputingMilieux_LEGALASPECTSOFCOMPUTINGbirth–death processMachine learningcomputer.software_genreSequential Monte Carlo methods01 natural sciencespopulation Markov chain Monte Carlo010104 statistics & probabilitysymbols.namesakebig data0502 economics and businessBayesian Regression Trees (BART)0101 mathematics050205 econometrics Bayesian treed regressionMultiple Try Metropolis algorithmsINFERÊNCIA ESTATÍSTICAbusiness.industryApplied MathematicsModel selection05 social sciencesRejection samplingData scienceVariable-order Bayesian networkTree (data structure)Tree traversalMarkov chain Monte Carlocontinuous time Markov processsymbolsArtificial intelligencebusinessBayesian linear regressioncommunication-freecomputerGibbs samplingBayesian Analysis
researchProduct

Flexible Bayesian survival models with application in biometric studies

2018

El análisis de supervivencia es una metodología estadística diseñada para analizar datos procedentes de estudios científicos relativos a tiempos de ocurrencia de uno o varios eventos de interés. La duración de estos tiempos suele conocerse como tiempos de supervivencia debido a los particulares orígenes de esta metodología en contextos exclusivamente médicos y demográficos. Durante las últimas décadas, la literatura científica en este campo ha sido muy prolífica y su aplicación se ha extendido a múltiples áreas de conocimiento. Los procedimientos estadísticos propios de esta metodología empezaron a abordarse desde el marco inferencial frecuentista. Sin embargo, en los últimos años la utiliz…

UNESCO::MATEMÁTICAS::Estadística ::Otrasinlamcmc:MATEMÁTICAS::Estadística ::Análisis de datos [UNESCO]:MATEMÁTICAS::Estadística ::Otras [UNESCO]bayesian inferencecorrelated priors:MATEMÁTICAS::Estadística ::Técnicas de inferencia estadística [UNESCO]UNESCO::MATEMÁTICAS::Estadística ::Técnicas de inferencia estadísticacox modelUNESCO::MATEMÁTICAS::Estadística ::Análisis de datossurvival analysis
researchProduct

Bayesian Analysis of Diagnostic Accuracy for Gastroesophageal Reflux Disease in the absence of gold standard

2007

diagnostic test Gastroesophageal reflux Sensitivity Specificty MCMC.
researchProduct

Dynaaminen populaatiomalli Suomen valkohäntäkauriille : sovelluskohteena Pöytyän riistanhoitoyhdistys

2012

Valkohäntäkauris (Odocoileus virginianus) on Yhdysvalloista Suomeen tuotu vieraslaji. Kauriiden ja autojen yhteentörmäykset ovat lisääntyneet kauriiden määrän kasvaessa. Kolareiden ja muiden kauriista aiheutuvien haittojen vähentämiseksi kannan kokoa säädellään metsästämällä. Vuosittaisten metsästyslupien määrä päätetään kannan koon arvioiden perusteella. Tässä työssä esitellään uusi tapa arvioida Suomen valkohäntäkauriiden kantaa. Vuosittain metsästettyjen valkohäntäkauriiden lukumäärät tunnetaan metsästäjien ilmoitusten perusteella. Lisäksi metsästäjät antavat oman arvionsa metsästysalueensa metsästyksen jälkeisestä kauriiden kannasta. Tässä tutkielmassa kuvataan näitä tietoja hyödyntävä …

valkohäntäkaurisBayespopulaatiomallikannanlaskentaMCMCpopulaatiotbayesilainen menetelmäriistanhoitotilastomenetelmätlaskentamallitsimulointieläinkannatvalkohäntäpeura
researchProduct

Valkosolupitoisuuksien bayesilainen mallintaminen lasten leukemian ylläpitohoidossa

2018

Lasten akuutin lymfoblastileukemian ylläpitovaiheen hoidossa tehtävät lääkeannostuspäätökset pohjataan nykyisin potilaan veren valkosolupitoisuuteen, joka on hoidon tehokkuudesta kertova tekijä. Potilaalle sopiva lääkeannostus on hoidon onnistumisen ja turvallisuuden kannalta tärkeä, mutta sen löytäminen on vaikeaa, sillä annettu lääkitys näkyy valkosolupitoisuudessa viiveellä, ja potilaiden elimistön reagointi lääkitykseen on yksilöllistä. Sopivan lääkeannostuksen löytämistä hankaloittavat myös hoidonaikaiset tulehdukset, jotka voivat muuttaa valkosolupitoisuutta hetkellisesti. Työ käsittelee akuuttiin lymfoblastileukemiaan sairastuneiden suomalaisten potilaiden veren valkosolupitoisuuden …

valkosolutaikasarjatbayesilainen menetelmätilastomenetelmätlaajennettu Kalman-suodinmatemaattiset mallitbayesilainen epälineaarinen tila-avaruusmallibayesilainen differentiaaliyhtälömalliadaptiivinen MCMC-algoritmiestimointi
researchProduct