关键词likelihood-based inference
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- 序贯决策的似然比置信集
基于似然比的推理原则重新考虑，提出了使用似然比构建任意时间有效的置信序列方法，适用于具有良好似然度的问题，而且结果保持模型无关的预定覆盖率；同时，研究了如何选择最佳的估计器序列以及与在线凸优化算法（例如 Follow-the-Regular - ICLR不是随机缺失数据下的深度生成建模
提出了一种基于深度神经网络和重要性采样变分推理的方法，用于建立和拟合深度潜变量模型。该方法可以在处理缺失数据时，显式地建模缺失过程以及缺失数据本身之间的依赖关系，以期能更好地应用到实际问题。
- 最大均值差异下的生成模型统计推断
本文介绍了一种基于最小距离估计的统计模型，即对于可能性不易计算的生成模型，通过指定核函数，作为一个度量距离的最大均值差异（MMD）可以用来进行最小距离估计，同时结合自然梯度下降算法的应用使这种估计更加高效和鲁棒。
- 空间和时空对数高斯 Cox 过程：拓展地质统计学范式
介绍了基于日志高斯卡克斯过程模型的空间和时空点过程数据，并探讨了推断的方法。同时，通过四个应用程序演示了该模型的实用性。论文认为这类问题自然适用于空间统计学领域，且该领域更适用于科学问题的研究，而非特定的模型或数据格式。