ub.xmlui.mirage2.page-structure.muninLogoub.xmlui.mirage2.page-structure.openResearchArchiveLogo
    • EnglishEnglish
    • norsknorsk
  • Velg spraaknorsk 
    • EnglishEnglish
    • norsknorsk
  • Administrasjon/UB
Vis innførsel 
  •   Hjem
  • Fakultet for naturvitenskap og teknologi
  • Institutt for matematikk og statistikk
  • Artikler, rapporter og annet (matematikk og statistikk)
  • Vis innførsel
  •   Hjem
  • Fakultet for naturvitenskap og teknologi
  • Institutt for matematikk og statistikk
  • Artikler, rapporter og annet (matematikk og statistikk)
  • Vis innførsel
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Bayesian Computing with INLA: A Review

Permanent lenke
https://hdl.handle.net/10037/13371
DOI
https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-060116-054045
Thumbnail
Åpne
article.pdf (1.212Mb)
Submitted manuscript version (PDF)
Dato
2016-12-23
Type
Journal article
Tidsskriftartikkel

Forfatter
Rue, Håvard; Riebler, Andrea Ingeborg; Sørbye, Sigrunn Holbek; Illian, Janine B.; Simpson, Daniel Peter; Lindgren, Finn Kristian
Sammendrag
The key operation in Bayesian inference is to compute high-dimensional integrals. An old approximate technique is the Laplace method or approximation, which dates back to Pierre-Simon Laplace (1774). This simple idea approximates the integrand with a second-order Taylor expansion around the mode and computes the integral analytically. By developing a nested version of this classical idea, combined with modern numerical techniques for sparse matrices, we obtain the approach of integrated nested Laplace approximations (INLA) to do approximate Bayesian inference for latent Gaussian models (LGMs). LGMs represent an important model abstraction for Bayesian inference and include a large proportion of the statistical models used today. In this review, we discuss the reasons for the success of the INLA approach, the R-INLA package, why it is so accurate, why the approximations are very quick to compute, and why LGMs make such a useful concept for Bayesian computing.
Beskrivelse
Submitted manuscript version. Published version available at: https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-060116-054045.
Forlag
Annual Reviews
Sitering
Rue, H., Riebler, A. I., Sørbye, S. H., Illian, J. B., Simpson, D. P. & Lindgren, F. K. (2017). Bayesian Computing with INLA: A Review. Annual Review of Statistics and Its Application, 4, 395-421. https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-060116-054045
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • Artikler, rapporter og annet (matematikk og statistikk) [357]

Bla

Bla i hele MuninEnheter og samlingerForfatterlisteTittelDatoBla i denne samlingenForfatterlisteTittelDato
Logg inn

Statistikk

Antall visninger
UiT

Munin bygger på DSpace

UiT Norges Arktiske Universitet
Universitetsbiblioteket
uit.no/ub - munin@ub.uit.no

Tilgjengelighetserklæring