Distribuciones posteriores templadas automáticas para problemas de inversión bayesiana
Autores: Martino, Luca; Llorente, Fernando; Curbelo, Ernesto; López-Santiago, Javier; Míguez, Joaquín
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Distribuciones posteriores templadas automáticas para problemas de inversión bayesiana
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Esquema adaptativo de muestreo de importancia
Problemas de inversión bayesiana
Variables de interés
Ruido de datos
Enfoque de máxima verosimilitud
Distribución posterior
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Proponemos un novedoso esquema de muestreo de importancia adaptativo para problemas de inversión bayesiana donde la inferencia de las variables de interés y la potencia del ruido de los datos se llevan a cabo utilizando métodos distintos (pero interactivos).
Descripción
Proponemos un novedoso esquema de muestreo de importancia adaptativo para problemas de inversión bayesiana donde la inferencia de las variables de interés y la potencia del ruido de los datos se llevan a cabo utilizando métodos distintos (pero interactivos).