Проект R-INLA: обзор и последние разработки

Докладчик: Гавард Рю, Университет науки и технологий имени короля Абдаллы Мероприятие: Расширение знаний в области пространственного моделирования, инфекционных заболеваний, окружающей среды и здоровья http://www.fields.utoronto.ca/activit... Название: Проект R-INLA: Обзор и последние разработки Программный пакет R-INLA реализует байесовский анализ класса моделей, называемых латентными гауссовыми моделями. Звучит довольно скучно, но латентные гауссовы модели — это не что иное, как абстрактная формулировка огромного класса, который охватывает большинство статистических моделей, регулярно используемых в практическом применении. На мой взгляд, это наиболее важный класс статистических моделей. Пакет R-INLA основан на ряде ключевых методологических разработок, таких как интегрированные вложенные приближения Лапласа для приближенного байесовского вывода, стохастические дифференциальные уравнения в частных производных для представления (пространственных) гауссовых полей, формулировка модели на основе гауссовых марковских случайных полей и вычисления на основе численных методов для разреженных матриц. Всё это несколько усложняет задачу, но конечный результат с точки зрения пользователя — это простой доступ к сложным иерархическим моделям с быстрым временем вычислений, которые хорошо масштабируются в зависимости от размерности модели. В этом докладе я представлю введение в R-INLA и основные идеи, а также расскажу о некоторых последних разработках и текущих направлениях исследований в рамках проекта R-INLA.