Error bounds for some approximate posterior measures in Bayesian inference
In certain applications involving the solution of a Bayesian inverse problem, it may not be possible or desirable to evaluate the full posterior, e.g. due to the high computational cost of doing so. This problem motivates the use of approximate posteriors that arise from approximating the data misfi...
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Veröffentlicht in: | arXiv.org 2020-04 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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