Inferencia bayesiana mediante muestreo de Gibbs

Software estadístico para inferencia bayesiana

La inferencia bayesiana mediante muestreo de Gibbs ( BUGS ) es un software estadístico para realizar inferencia bayesiana utilizando métodos de cadena de Markov Monte Carlo (MCMC). Fue desarrollado por David Spiegelhalter en la Unidad de Bioestadística del Consejo de Investigación Médica en Cambridge en 1989 y lanzado como software libre en 1991. ^{[1] [2]}

El proyecto BUGS ha evolucionado a través de cuatro versiones principales: ClassicBUGS, ^[3] WinBUGS , ^[4] OpenBUGS ^[1] y MultiBUGS. ^[5] MultiBUGS se basa en los algoritmos y herramientas existentes en OpenBUGS y WinBUGS, que ya no se desarrollan, e implementa paralelización para acelerar el cálculo. Hay varios paquetes R disponibles, R2MultiBUGS actúa como una interfaz para MultiBUGS, mientras que Nimble es una extensión del lenguaje BUGS.

Las implementaciones alternativas del lenguaje BUGS incluyen JAGS y Stan .

Ver también

• Selección de variables de púas y losas.
• Serie temporal estructural bayesiana

Referencias

1. Lunn, David; Spiegelhalter, David; Tomás, Andrés; Mejor, Nicky (2009). "El proyecto BUGS: Evolución, crítica y direcciones futuras". Estadística en Medicina . 28 (25): 3049–3067. doi : 10.1002/sim.3680 . PMID  19630097.
2. McGrayne, Sharon Bertsch (2012). La teoría que no moriría: cómo el gobierno de Bayes descifró el código Enigma, persiguió submarinos rusos y emergió triunfante durante dos siglos . Prensa de la Universidad de Yale . pag. 226.ISBN​  9780300188226.
3. Gilks, WR; Tomás, A.; Spiegelhalter, DJ (1994). "Un lenguaje y un programa para el modelado bayesiano complejo". El estadístico . 43 (1): 169-177. doi :10.2307/2348941. JSTOR  2348941.
4. Lunn, David J.; Tomás, Andrés; Mejor, Nicky; Spiegelhalter, David (2000). "WinBUGS: un marco de modelado bayesiano: conceptos, estructura y extensibilidad". Estadística y Computación . 10 (4): 325–337. doi :10.1023/A:1008929526011. S2CID  2722195.
5. Goudie, Robert JB; Turner, Rebecca M.; De Angelis, Daniela; Thomas, Andrés (2020). "MultiBUGS: una implementación paralela del marco de modelado BUGS para una inferencia bayesiana más rápida". Revista de software estadístico . 95 (7): 1–20. doi : 10.18637/jss.v095.i07 . PMC 7116196 . PMID  33071678. 

enlaces externos

• El proyecto ERRORES