Artículos de revistas sobre el tema "Markov chain Monte Carlo samplers"
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South, L. F., A. N. Pettitt y C. C. Drovandi. "Sequential Monte Carlo Samplers with Independent Markov Chain Monte Carlo Proposals". Bayesian Analysis 14, n.º 3 (septiembre de 2019): 753–76. http://dx.doi.org/10.1214/18-ba1129.
Texto completoEveritt, Richard G., Richard Culliford, Felipe Medina-Aguayo y Daniel J. Wilson. "Sequential Monte Carlo with transformations". Statistics and Computing 30, n.º 3 (17 de noviembre de 2019): 663–76. http://dx.doi.org/10.1007/s11222-019-09903-y.
Texto completoXiaopeng Xu, Xiaopeng Xu, Chuancai Liu Xiaopeng Xu, Hongji Yang Chuancai Liu y Xiaochun Zhang Hongji Yang. "A Multi-Trajectory Monte Carlo Sampler". 網際網路技術學刊 23, n.º 5 (septiembre de 2022): 1117–28. http://dx.doi.org/10.53106/160792642022092305020.
Texto completoDellaportas, Petros y Ioannis Kontoyiannis. "Control variates for estimation based on reversible Markov chain Monte Carlo samplers". Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology) 74, n.º 1 (3 de noviembre de 2011): 133–61. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9868.2011.01000.x.
Texto completoJones, Galin L., Gareth O. Roberts y Jeffrey S. Rosenthal. "Convergence of Conditional Metropolis-Hastings Samplers". Advances in Applied Probability 46, n.º 2 (junio de 2014): 422–45. http://dx.doi.org/10.1239/aap/1401369701.
Texto completoJones, Galin L., Gareth O. Roberts y Jeffrey S. Rosenthal. "Convergence of Conditional Metropolis-Hastings Samplers". Advances in Applied Probability 46, n.º 02 (junio de 2014): 422–45. http://dx.doi.org/10.1017/s0001867800007151.
Texto completoLevy, Roy. "The Rise of Markov Chain Monte Carlo Estimation for Psychometric Modeling". Journal of Probability and Statistics 2009 (2009): 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2009/537139.
Texto completoKilic, Zeliha, Max Schweiger, Camille Moyer y Steve Pressé. "Monte Carlo samplers for efficient network inference". PLOS Computational Biology 19, n.º 7 (18 de julio de 2023): e1011256. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011256.
Texto completoGuha, Subharup, Steven N. MacEachern y Mario Peruggia. "Benchmark Estimation for Markov chain Monte Carlo Samples". Journal of Computational and Graphical Statistics 13, n.º 3 (septiembre de 2004): 683–701. http://dx.doi.org/10.1198/106186004x2598.
Texto completoSiems, Tobias. "Markov Chain Monte Carlo on finite state spaces". Mathematical Gazette 104, n.º 560 (18 de junio de 2020): 281–87. http://dx.doi.org/10.1017/mag.2020.51.
Texto completoTian, Lu, Jun S. Liu y L. J. Wei. "Implementation of Estimating Function-Based Inference Procedures With Markov Chain Monte Carlo Samplers". Journal of the American Statistical Association 102, n.º 479 (septiembre de 2007): 881–88. http://dx.doi.org/10.1198/016214506000000122.
Texto completoHeckman, Jonathan J., Jeffrey G. Bernstein y Ben Vigoda. "MCMC with strings and branes: The suburban algorithm (Extended Version)". International Journal of Modern Physics A 32, n.º 22 (10 de agosto de 2017): 1750133. http://dx.doi.org/10.1142/s0217751x17501330.
Texto completoVihola, Matti y Jordan Franks. "On the use of approximate Bayesian computation Markov chain Monte Carlo with inflated tolerance and post-correction". Biometrika 107, n.º 2 (3 de febrero de 2020): 381–95. http://dx.doi.org/10.1093/biomet/asz078.
Texto completoChib, Siddhartha y Edward Greenberg. "Markov Chain Monte Carlo Simulation Methods in Econometrics". Econometric Theory 12, n.º 3 (agosto de 1996): 409–31. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466600006794.
Texto completoSun, Shiliang, Jing Zhao, Minghao Gu y Shanhu Wang. "Variational Hybrid Monte Carlo for Efficient Multi-Modal Data Sampling". Entropy 25, n.º 4 (24 de marzo de 2023): 560. http://dx.doi.org/10.3390/e25040560.
Texto completoKoike, Takaaki y Marius Hofert. "Markov Chain Monte Carlo Methods for Estimating Systemic Risk Allocations". Risks 8, n.º 1 (15 de enero de 2020): 6. http://dx.doi.org/10.3390/risks8010006.
Texto completoCappé, Olivier, Christian P. Robert y Tobias Rydén. "Reversible jump, birth-and-death and more general continuous time Markov chain Monte Carlo samplers". Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology) 65, n.º 3 (8 de julio de 2003): 679–700. http://dx.doi.org/10.1111/1467-9868.00409.
Texto completoChaudhary, A. K. "Bayesian Analysis of Two Parameter Complementary Exponential Power Distribution". NCC Journal 3, n.º 1 (14 de junio de 2018): 1–23. http://dx.doi.org/10.3126/nccj.v3i1.20244.
Texto completoBoys, R. J. y D. A. Henderson. "On Determining the Order of Markov Dependence of an Observed Process Governed by a Hidden Markov Model". Scientific Programming 10, n.º 3 (2002): 241–51. http://dx.doi.org/10.1155/2002/683164.
Texto completoRaveendran, Nishanthi y Georgy Sofronov. "A Markov Chain Monte Carlo Algorithm for Spatial Segmentation". Information 12, n.º 2 (30 de enero de 2021): 58. http://dx.doi.org/10.3390/info12020058.
Texto completoShafii, Mahyar, Bryan Tolson y L. Shawn Matott. "Improving the efficiency of Monte Carlo Bayesian calibration of hydrologic models via model pre-emption". Journal of Hydroinformatics 17, n.º 5 (23 de febrero de 2015): 763–70. http://dx.doi.org/10.2166/hydro.2015.043.
Texto completoMcClintock, Thomas y Eduardo Rozo. "Reconstructing probability distributions with Gaussian processes". Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 489, n.º 3 (2 de septiembre de 2019): 4155–60. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stz2426.
Texto completoHolmes, C. C. y B. K. Mallick. "Bayesian Radial Basis Functions of Variable Dimension". Neural Computation 10, n.º 5 (1 de julio de 1998): 1217–33. http://dx.doi.org/10.1162/089976698300017421.
Texto completoEfendiev, Yalchin, Bangti Jin, Presho Michael y Xiaosi Tan. "Multilevel Markov Chain Monte Carlo Method for High-Contrast Single-Phase Flow Problems". Communications in Computational Physics 17, n.º 1 (19 de diciembre de 2014): 259–86. http://dx.doi.org/10.4208/cicp.021013.260614a.
Texto completoSETIAWANI, PUTU AMANDA, KOMANG DHARMAWAN y I. WAYAN SUMARJAYA. "IMPLEMENTASI METODE MARKOV CHAIN MONTE CARLO DALAM PENENTUAN HARGA KONTRAK BERJANGKA KOMODITAS". E-Jurnal Matematika 4, n.º 3 (30 de agosto de 2015): 122. http://dx.doi.org/10.24843/mtk.2015.v04.i03.p099.
Texto completoCampbell, Edward P. y Bryson C. Bates. "Regionalization of rainfall-runoff model parameters using Markov Chain Monte Carlo samples". Water Resources Research 37, n.º 3 (marzo de 2001): 731–39. http://dx.doi.org/10.1029/2000wr900349.
Texto completoLiu, Ao, Zhibing Zhao, Chao Liao, Pinyan Lu y Lirong Xia. "Learning Plackett-Luce Mixtures from Partial Preferences". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 de julio de 2019): 4328–35. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014328.
Texto completoBaele, Guy, Mandev S. Gill, Philippe Lemey y Marc A. Suchard. "Hamiltonian Monte Carlo sampling to estimate past population dynamics using the skygrid coalescent model in a Bayesian phylogenetics framework". Wellcome Open Research 5 (30 de marzo de 2020): 53. http://dx.doi.org/10.12688/wellcomeopenres.15770.1.
Texto completoKoblents, Eugenia, Inés P. Mariño y Joaquín Míguez. "Bayesian Computation Methods for Inference in Stochastic Kinetic Models". Complexity 2019 (20 de enero de 2019): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2019/7160934.
Texto completoZHAO, DI y SHENGHUA NI. "PARALLEL MULTI-PROPOSAL AND MULTI-CHAIN MCMC FOR CALCULATING P-VALUE OF GENOME-WIDE ASSOCIATION STUDY". Parallel Processing Letters 23, n.º 03 (septiembre de 2013): 1350008. http://dx.doi.org/10.1142/s0129626413500084.
Texto completoVaikundamoorthy, K. "Diagnosis of blood cancer using Markov chain Monte Carlo trace model". International Journal of Biomathematics 10, n.º 03 (20 de febrero de 2017): 1750034. http://dx.doi.org/10.1142/s1793524517500346.
Texto completoLi, P. J., D. W. Xu y J. Zhang. "Probability-Based Structural Health Monitoring Through Markov Chain Monte Carlo Sampling". International Journal of Structural Stability and Dynamics 16, n.º 07 (3 de agosto de 2016): 1550039. http://dx.doi.org/10.1142/s021945541550039x.
Texto completoDosso, Stan. "Efficient reversible-jump Markov-chain Monte Carlo sampling in trans-dimensional Bayesian geoacoustic inversion". Journal of the Acoustical Society of America 152, n.º 4 (octubre de 2022): A158. http://dx.doi.org/10.1121/10.0015880.
Texto completode Figueiredo, Leandro Passos, Dario Grana, Mauro Roisenberg y Bruno B. Rodrigues. "Multimodal Markov chain Monte Carlo method for nonlinear petrophysical seismic inversion". GEOPHYSICS 84, n.º 5 (1 de septiembre de 2019): M1—M13. http://dx.doi.org/10.1190/geo2018-0839.1.
Texto completoGu, Minghao, Shiliang Sun y Yan Liu. "Dynamical Sampling with Langevin Normalization Flows". Entropy 21, n.º 11 (10 de noviembre de 2019): 1096. http://dx.doi.org/10.3390/e21111096.
Texto completoLeSage, James P., Yao-Yu Chih y Colin Vance. "Markov Chain Monte Carlo estimation of spatial dynamic panel models for large samples". Computational Statistics & Data Analysis 138 (octubre de 2019): 107–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2019.04.003.
Texto completoBouchard-Côté, Alexandre, Sebastian J. Vollmer y Arnaud Doucet. "The Bouncy Particle Sampler: A Nonreversible Rejection-Free Markov Chain Monte Carlo Method". Journal of the American Statistical Association 113, n.º 522 (3 de abril de 2018): 855–67. http://dx.doi.org/10.1080/01621459.2017.1294075.
Texto completoSmith, A. F. M. y G. O. Roberts. "Bayesian Computation Via the Gibbs Sampler and Related Markov Chain Monte Carlo Methods". Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological) 55, n.º 1 (septiembre de 1993): 3–23. http://dx.doi.org/10.1111/j.2517-6161.1993.tb01466.x.
Texto completoAtchadé, Yves y Yizao Wang. "On the convergence rates of some adaptive Markov chain Monte Carlo algorithms". Journal of Applied Probability 52, n.º 3 (septiembre de 2015): 811–25. http://dx.doi.org/10.1239/jap/1445543848.
Texto completoAtchadé, Yves y Yizao Wang. "On the convergence rates of some adaptive Markov chain Monte Carlo algorithms". Journal of Applied Probability 52, n.º 03 (septiembre de 2015): 811–25. http://dx.doi.org/10.1017/s0021900200113452.
Texto completoKeery, John, Andrew Binley, Ahmed Elshenawy y Jeremy Clifford. "Markov-chain Monte Carlo estimation of distributed Debye relaxations in spectral induced polarization". GEOPHYSICS 77, n.º 2 (marzo de 2012): E159—E170. http://dx.doi.org/10.1190/geo2011-0244.1.
Texto completoAyekple, Yao Elikem, Charles Kofi Tetteh y Prince Kwaku Fefemwole. "Markov Chain Monte Carlo Method for Estimating Implied Volatility in Option Pricing". Journal of Mathematics Research 10, n.º 6 (29 de noviembre de 2018): 108. http://dx.doi.org/10.5539/jmr.v10n6p108.
Texto completoLi, Jun, Philippe Vignal, Shuyu Sun y Victor M. Calo. "On Stochastic Error and Computational Efficiency of the Markov Chain Monte Carlo Method". Communications in Computational Physics 16, n.º 2 (agosto de 2014): 467–90. http://dx.doi.org/10.4208/cicp.110613.280214a.
Texto completoLam, Heung F., Jia H. Yang, Qin Hu y Ching T. Ng. "Railway ballast damage detection by Markov chain Monte Carlo-based Bayesian method". Structural Health Monitoring 17, n.º 3 (10 de julio de 2017): 706–24. http://dx.doi.org/10.1177/1475921717717106.
Texto completoTolba, Ahlam, Ehab Almetwally, Neveen Sayed-Ahmed, Taghreed Jawa, Nagla Yehia y Dina Ramadan. "Bayesian and non-Bayesian estimation methods to independent competing risks models with type II half logistic weibull sub-distributions with application to an automatic life test". Thermal Science 26, Spec. issue 1 (2022): 285–302. http://dx.doi.org/10.2298/tsci22s1285t.
Texto completoLye, Adolphus, Alice Cicirello y Edoardo Patelli. "An efficient and robust sampler for Bayesian inference: Transitional Ensemble Markov Chain Monte Carlo". Mechanical Systems and Signal Processing 167 (marzo de 2022): 108471. http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2021.108471.
Texto completoTsang, K. P., B. C. M. Wang y L. Garrison. "PRM34 Estimating Markov Chain Transition Matrices in Limited Data Samples: A Monte Carlo Experiment". Value in Health 15, n.º 4 (junio de 2012): A164—A165. http://dx.doi.org/10.1016/j.jval.2012.03.890.
Texto completoMijatović, Aleksandar y Jure Vogrinc. "Asymptotic variance for random walk Metropolis chains in high dimensions: logarithmic growth via the Poisson equation". Advances in Applied Probability 51, n.º 4 (15 de noviembre de 2019): 994–1026. http://dx.doi.org/10.1017/apr.2019.40.
Texto completoFelbermair, Samuel, Florian Lammer, Eva Trausinger-Binder y Cornelia Hebenstreit. "Generation of a synthetic population for agent-based transport modelling with small sample travel survey data using statistical raster census data". International Journal of Traffic and Transportation Management 02, n.º 02 (10 de octubre de 2020): 09–17. http://dx.doi.org/10.5383/jttm.02.02.002.
Texto completoSen, Deborshee, Matthias Sachs, Jianfeng Lu y David B. Dunson. "Efficient posterior sampling for high-dimensional imbalanced logistic regression". Biometrika 107, n.º 4 (17 de junio de 2020): 1005–12. http://dx.doi.org/10.1093/biomet/asaa035.
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