Байесовский вывод с использованием отбора проб Gibbs

Байесовский вывод с использованием отбора проб GIBBS ( ошибки ) является статистическим программным обеспечением для выполнения байесовского вывода с использованием методов Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Он был разработан Дэвидом Шпигельхальтером в отделении биостатистики Совета медицинских исследований в Кембридже в 1989 году и выпущено в качестве свободного программного обеспечения в 1991 году. ^{[ 1 ]}^{[ 2 ]}

Проект Bugs развился через четыре основных версии: Classicbugs, ^{[ 3 ]} Winbugs , ^{[ 4 ]} Openbugs ^{[ 1 ]} и мультибусы . ^{[ 5 ]} Multibugs построен на существующих алгоритмах и инструментах в Openbugs и Winbugs, которые больше не разрабатываются, и реализует параллелизацию для ускорения вычислений. несколько пакетов R Доступно , R2multibugs действует как интерфейс с мультибусами, в то время как Limble - это расширение языка ошибок.

Альтернативные реализации языка ошибок включают Jags и Stan .

Смотрите также

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^{беременный} Ланн, Дэвид; Spiegelhalter, David; Томас, Эндрю; Лучший, Ники (2009). «Проект ошибок: эволюция, критика и будущие направления» . Статистика в медицине . 28 (25): 3049–3067. doi : 10.1002/sim.3680 . PMID 19630097 .
^ McGrayne, Sharon Bertsch (2012). Теория, которая не умрет: как правило Байеса взломало код загадки, выследила русские подводные лодки и оказалось триумфальным в течение двух веков . Издательство Йельского университета . п. 226. ISBN 9780300188226 .
^ Гилкс, WR; Томас, А.; Spiegelhalter, DJ (1994). «Язык и программа для сложного байесовского моделирования» . Статистик . 43 (1): 169–177. doi : 10.2307/2348941 . JSTOR 2348941 .
^ Ланн, Дэвид Дж.; Томас, Эндрю; Лучший, Ники; Spiegelhalter, David (2000). «Winbugs - байесовская структура моделирования: концепции, структура и расширяемость» . Статистика и вычисления . 10 (4): 325–337. doi : 10.1023/a: 1008929526011 . S2CID 2722195 .
^ Гуди, Роберт Дж.Б.; Тернер, Ребекка М.; Де Анжелис, Даниэла; Томас, Эндрю (2020). «Multibugs: параллельная реализация структуры моделирования ошибок для более быстрого байесовского вывода» . Журнал статистического программного обеспечения . 95 (7): 1–20. doi : 10.18637/jss.v095.i07 . PMC 7116196 . PMID 33071678 .

Внешние ссылки

Проект ошибок

Эта статистикой статья, связанная с , является заглушкой . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

[:0-1] Jump up to: ^а ^{беременный} Ланн, Дэвид; Spiegelhalter, David; Томас, Эндрю; Лучший, Ники (2009). «Проект ошибок: эволюция, критика и будущие направления» . Статистика в медицине . 28 (25): 3049–3067. doi : 10.1002/sim.3680 . PMID 19630097 .

[2] McGrayne, Sharon Bertsch (2012). Теория, которая не умрет: как правило Байеса взломало код загадки, выследила русские подводные лодки и оказалось триумфальным в течение двух веков . Издательство Йельского университета . п. 226. ISBN 9780300188226 .

[3] Гилкс, WR; Томас, А.; Spiegelhalter, DJ (1994). «Язык и программа для сложного байесовского моделирования» . Статистик . 43 (1): 169–177. doi : 10.2307/2348941 . JSTOR 2348941 .

[4] Ланн, Дэвид Дж.; Томас, Эндрю; Лучший, Ники; Spiegelhalter, David (2000). «Winbugs - байесовская структура моделирования: концепции, структура и расширяемость» . Статистика и вычисления . 10 (4): 325–337. doi : 10.1023/a: 1008929526011 . S2CID 2722195 .

[5] Гуди, Роберт Дж.Б.; Тернер, Ребекка М.; Де Анжелис, Даниэла; Томас, Эндрю (2020). «Multibugs: параллельная реализация структуры моделирования ошибок для более быстрого байесовского вывода» . Журнал статистического программного обеспечения . 95 (7): 1–20. doi : 10.18637/jss.v095.i07 . PMC 7116196 . PMID 33071678 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]