Hierarchical bayes modeling for large-scale inference | Vidéo | Carmin.tv

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Hierarchical bayes modeling for large-scale inference

De Daniel Yekutieli

Apparaît dans la collection : Mathematical Methods of Modern Statistics 2 / Méthodes mathématiques en statistiques modernes 2

We present a novel theoretical framework for statistical analysis of Large-scale problems that builds on the Robbins compound decision approach. We present a hierarchical Bayesian approach for implementing this framework and illustrate its application to simulated data.

Informations sur la vidéo

Date de captation 03/02/2020
Date de publication 15/06/2020
Institut CIRM
Licence CC BY NC ND
Langue Anglais
Audience Chercheurs
Réalisateur(s) Guillaume Hennenfent
Format MP4

Données de citation

DOI 10.24350/CIRM.V.19643703
Citer cette vidéo Yekutieli, Daniel (03/02/2020). Hierarchical bayes modeling for large-scale inference. CIRM. Audiovisual resource. DOI: 10.24350/CIRM.V.19643703
URL https://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19643703

Domaine(s)

Statistiques - Théorie

Bibliographie

FERGUSON, Thomas S., et al. Prior distributions on spaces of probability measures. The annals of statistics, 1974, vol. 2, no 4, p. 615-629. - https://www.jstor.org/stable/2958401
ROBBINS, Herbert, et al. Asymptotically subminimax solutions of compound statistical decision problems. In : Proceedings of the second Berkeley symposium on mathematical statistics and probability. The Regents of the University of California, 1951. - [https://projecteuclid.org/ euclid.bsmsp/1200500224](https://projecteuclid.org/ euclid.bsmsp/1200500224)

Document(s)

https://www.cirm-math.fr/RepOrga/2146/Slides/Yekutieli.pdf

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