基于 R-INLA 的空间与时空贝叶斯模型

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求书在过去二十年，贝叶斯近似计算已经悄然兴起，在计算效率上表现突出的有变分贝叶斯 (Variational Bayes，VB) 与积分嵌套拉普拉斯近似 (Integrated Nested Laplace Approximation，INLA) 方法。INLA 是 Rue 等人于 2009 年提出的，旨在为一类潜在高斯模型 (Latent Gaussian Model，LGM) 提供一种快速而精确的近似贝叶斯计算方法。一个 LGM 本质上是一个包含潜变量的分层贝叶斯模型，它由一个具有线性预测因子的似然函数、一个潜在高斯随机场 (Latent Gaussian Random Field，LGRF) 以及一个超参数向量的先验分布所组成

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关键词：贝叶斯 Variational Integrated variation integrate