Posterior consistency for Bayesian inverse problems through stability and regression results
In the Bayesian approach, the a priori knowledge about the input of a mathematical model is described via a probability measure. The joint distribution of the unknown input and the data is then conditioned, using Bayes' formula, giving rise to the posterior distribution on the unknown input. In...
Автор: | Vollmer, S |
---|---|
Формат: | Journal article |
Мова: | English |
Опубліковано: |
2013
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Automatic Tempered Posterior Distributions for Bayesian Inversion Problems
за авторством: Luca Martino, та інші
Опубліковано: (2021-04-01) -
Kernel Sliced Inverse Regression: Regularization and Consistency
за авторством: Qiang Wu, та інші
Опубліковано: (2013-01-01) -
Robust Bayesian Regression with Synthetic Posterior Distributions
за авторством: Shintaro Hashimoto, та інші
Опубліковано: (2020-06-01) -
Bayesian detection of causal rare variants under posterior consistency.
за авторством: Faming Liang, та інші
Опубліковано: (2013-01-01) -
Bayesian inverse problems and seismic inversion
за авторством: Lim, S
Опубліковано: (2016)