Suomen Akatemia
Rahoituspäätös
 
Hakija / Yhteyshenkilö Vihola, Matti
Organisaatio Jyväskylän yliopisto
Tutkimusaihe Skaalautuvat menetelmät luotettavaan Bayes-päättelyyn (SCALEBAYES)
Päätös 315619
Päätöspvm 18.06.2018
Rahoituskausi 01.09.2018 - 31.08.2022
Rahoitus (€) 522 382
WebFOCUS Report
Hankkeen julkinen kuvaus
Bayes-tilastotiedettä käytetään laajasti erilaisten monimutkaisten ilmiöiden ja aineistojen käsittelyyn, joihin liittyy epävarmuutta. Bayes-tilastotieteen ratkaisu perustuu päättelyyn, joka on matemaattisesti moniulotteinen integrointitehtävä. Integraalin täsmällisen arvon laskeminen on lähes aina mahdotonta, mutta satunnaisuuteen perustuvilla Monte Carlo -menetelmillä saadaan usein riittävän tarkka ratkaisu. Monet Monte Carlo -menetelmät, kuten suosittu Markovin ketju Monte Carlo (MCMC), toimivat hyvin pienillä aineistoilla mutta huonommin suurempien aineistojen kanssa. Tässä hankkeessa kehitetään uusia Monte Carlo -päättelymenetelmiä, jotka soveltuvat myös suurempien aineistojen käsittelyyn. Uudet menetelmät suunnitellaan käytettäväksi moderneilla hajautetuilla ja rinnakkaislaskentalaitteistoilla. Menetelmiä on tarkoitus soveltaa hankkeessa mm. lääkevasteen ennustamiseen lasten leukemiassa, metsäinventointiin ja eläinkantojen arviointiin.