Scalable Bayesian regression: Analytical and numerical tools for efficient Bayesian analysis in the large data regime
可扩展贝叶斯回归:在大数据领域进行高效贝叶斯分析的分析和数值工具
基本信息
- 批准号:2311354
- 负责人:
- 金额:$ 29.99万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2023
- 资助国家:美国
- 起止时间:2023-09-01 至 2026-08-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Hierarchical regression has become a ubiquitous tool in statistics and data science. Applied researchers across the social and natural sciences, in fields such as epidemiology, political science, genomics, and many more, rely on hierarchical regression as an essential element of their data analysis toolbox. However, there are still major obstacles in practical and widespread use of hierarchical regression. The primary limitation is computational—learning from complex models with large amounts of data can require extensive compute time. With this research project, the investigators aim to supply the communities of applied statisticians and data scientists with a range of tools that open up more efficient user-friendly statistical modeling. This project provides research training opportunities for students.The investigators will focus on the development of customized computational and analytical tools for statistical inference for hierarchical modeling. Popular tools for inference such as MCMC and variational methods rarely take advantage of friendly analytical structure in the model and they typically rely on many evaluations of the target density and its gradient. In this project, the investigators will exploit the analytical and numerical properties of the posterior density and capitalize on the oftentimes extensive friendly structure of models by building customized methods. This will involve the use of modern numerical linear algebra, approximation theory, and the tools of fast algorithms for the numerical solution of partial differential equations.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
分层回归已经成为统计学和数据科学中无处不在的工具。社会科学和自然科学领域的应用研究人员,如流行病学,政治学,基因组学等领域,依赖分层回归作为其数据分析工具箱的基本要素。然而,分层回归的实际和广泛使用仍然存在重大障碍。主要的限制是计算-从具有大量数据的复杂模型中学习可能需要大量的计算时间。通过这个研究项目,研究人员的目标是为应用统计学家和数据科学家提供一系列工具,以开发更有效的用户友好型统计建模。本计画为学生提供研究训练的机会,研究人员将专注于发展客制化的计算与分析工具,以进行阶层式模型的统计推论。流行的推理工具,如MCMC和变分方法很少利用模型中友好的分析结构,它们通常依赖于对目标密度及其梯度的许多评估。在这个项目中,研究人员将利用后验密度的分析和数值特性,并通过构建定制方法来利用模型的广泛友好结构。这将涉及使用现代数值线性代数,近似理论,和偏微分方程的数值解的快速算法的工具。这个奖项反映了NSF的法定使命,并已被认为是值得通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估的支持。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Andrew Gelman其他文献
C3(H<sub>2</sub>O) – Generation, quantitation, and marker of human disease
- DOI:
10.1016/j.molimm.2018.06.058 - 发表时间:
2018-10-01 - 期刊:
- 影响因子:
- 作者:
Michelle Elvington;M. Kathryn Liszewski;Hrishikesh Kulkarni;Andrew Gelman;Alfred Kim;John Atkinson - 通讯作者:
John Atkinson
A default prior distribution for logistic and other regression models ∗
逻辑和其他回归模型的默认先验分布 *
- DOI:
- 发表时间:
2002 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Andrew Gelman;Aleks Jakulin;M. G. Pittau;Yu - 通讯作者:
Yu
An improved BISG for inferring race from surname and geolocation
一种改进的 BISG,用于根据姓氏和地理位置推断种族
- DOI:
10.48550/arxiv.2310.15097 - 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
P. Greengard;Andrew Gelman - 通讯作者:
Andrew Gelman
Community prevalence of SARS-CoV-2 in England during April to September 2020: Results from the ONS Coronavirus Infection Survey
2020 年 4 月至 9 月英格兰 SARS-CoV-2 社区流行情况:ONS 冠状病毒感染调查结果
- DOI:
10.1101/2020.10.26.20219428 - 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
K. Pouwels;T. House;E. Pritchard;J. Robotham;Paul J. Birrell;Andrew Gelman;K. Vihta;N. Bowers;Ian Boreham;Heledd Thomas;James W Lewis;Iain Bell;J. Bell;J. Newton;J. Farrar;I. Diamond;P. Benton;A. Walker - 通讯作者:
A. Walker
Ethics and Statistics: It's Too Hard to Publish Criticisms and Obtain Data for Republication
伦理与统计学:发表批评和获取重发表数据太难了
- DOI:
- 发表时间:
2013 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Andrew Gelman - 通讯作者:
Andrew Gelman
Andrew Gelman的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Andrew Gelman', 18)}}的其他基金
RAPID: Flexible, Efficient, and Available Bayesian Computation for Epidemic Models
RAPID:灵活、高效、可用的流行病模型贝叶斯计算
- 批准号:
2055251 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: PPoSS: Planning: Scalable Systems for Probabilistic Programming
协作研究:PPoSS:规划:概率编程的可扩展系统
- 批准号:
2029022 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Standard Grant
RIDIR: Collaborative Research: Bayesian analytical tools to improve survey estimates for subpopulations and small areas
RIDIR:协作研究:贝叶斯分析工具,用于改进亚人群和小区域的调查估计
- 批准号:
1926578 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Standard Grant
CI-SUSTAIN: Stan for the Long Run
CI-SUSTAIN:长远发展
- 批准号:
1730414 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: Multilevel Regression and Poststratification: A Unified Framework for Survey Weighted Inference
协作研究:多级回归和后分层:调查加权推理的统一框架
- 批准号:
1534414 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Standard Grant
CI-ADDO-NEW: Stan, Scalable Software for Bayesian Modeling
CI-ADDO-NEW:Stan,用于贝叶斯建模的可扩展软件
- 批准号:
1205516 - 财政年份:2012
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Standard Grant
CMG: Reconstructing Climate from Tree Ring Data
CMG:从树木年轮数据重建气候
- 批准号:
0934516 - 财政年份:2009
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Standard Grant
Design and Analysis of "How many X's do you know" surveys for the study of polarization in social networks
用于研究社交网络极化的“你知道多少个 X”调查的设计和分析
- 批准号:
0532231 - 财政年份:2005
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Standard Grant
Multilevel Modeling for the Study of Public Opinion and Voting
用于民意和投票研究的多层次建模
- 批准号:
0318115 - 财政年份:2003
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Continuing Grant
Doctoral Dissertation Research: Estimating Congressional District-Level Opinions from National Surveys using a Bayesian Hierarchical Logistic Regression Model
博士论文研究:使用贝叶斯分层逻辑回归模型从全国调查中估计国会选区级意见
- 批准号:
0241709 - 财政年份:2003
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Standard Grant
相似国自然基金
多元纵向数据与复发事件和终止事件的Bayesian联合模型研究
- 批准号:82173628
- 批准年份:2021
- 资助金额:52 万元
- 项目类别:面上项目
三维地质模型约束下地球化学场的Bayesian-MCMC推断
- 批准号:42072326
- 批准年份:2020
- 资助金额:63 万元
- 项目类别:面上项目
基于Bayesian Kriging模型的压射机构稳健优化设计基础研究
- 批准号:51875209
- 批准年份:2018
- 资助金额:59.0 万元
- 项目类别:面上项目
X射线图像分析中的MCMC-Bayesian理论与计算方法研究
- 批准号:U1830105
- 批准年份:2018
- 资助金额:62.0 万元
- 项目类别:联合基金项目
基于Bayesian位移场的SAR图像精确配准方法研究
- 批准号:41601345
- 批准年份:2016
- 资助金额:19.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
多结局Bayesian联合生存模型及糖尿病并发症预测研究
- 批准号:81673274
- 批准年份:2016
- 资助金额:50.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于Meta流行病学和Bayesian方法构建针刺干预无偏倚风险效果评价体系研究
- 批准号:81403276
- 批准年份:2014
- 资助金额:23.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
BtoC电子商务中基于分层Bayesian网络的信任与声誉计算理论研究
- 批准号:71302080
- 批准年份:2013
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
基于Bayesian网络的坚硬顶板条件下煤与瓦斯突出预警控制机理研究
- 批准号:51274089
- 批准年份:2012
- 资助金额:80.0 万元
- 项目类别:面上项目
Bayesian实物期权及在信用风险决策中的应用
- 批准号:71071027
- 批准年份:2010
- 资助金额:23.0 万元
- 项目类别:面上项目
相似海外基金
Gaussian process regression for Bayesian inverse problems
贝叶斯逆问题的高斯过程回归
- 批准号:
EP/X01259X/1 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Research Grant
Bayesian Regression Model to Analyze, Predict and Control the Spreading of COVID-19 in Germany with High Spatial Resolution
利用贝叶斯回归模型以高空间分辨率分析、预测和控制德国 COVID-19 的传播
- 批准号:
492350939 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Research Grants
Flexible Bayesian approaches to causal inference with multilevel survival data and multiple treatments
利用多级生存数据和多种治疗进行因果推理的灵活贝叶斯方法
- 批准号:
10056850 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Bayesian exposure-response analysis for immunoassays data with measurement errors
具有测量误差的免疫测定数据的贝叶斯暴露反应分析
- 批准号:
9978057 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Bayesian shape-restricted functional regression with application to economic data
贝叶斯形状限制函数回归及其在经济数据中的应用
- 批准号:
18K12754 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
New Methods for Bayesian Quantile Regression Modeling
贝叶斯分位数回归建模的新方法
- 批准号:
1631963 - 财政年份:2016
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Standard Grant
Bayesian methods for complex, high-dimensional functional data in cancer research
癌症研究中复杂、高维功能数据的贝叶斯方法
- 批准号:
10023563 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Bayesian methods for complex, high-dimensional functional data in cancer research
癌症研究中复杂、高维功能数据的贝叶斯方法
- 批准号:
8964150 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Bayesian methods for complex, high-dimensional functional data in cancer research
癌症研究中复杂、高维功能数据的贝叶斯方法
- 批准号:
9143056 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Bayesian quantile regression wiht endogeneity for various type of data
各种类型数据具有内生性的贝叶斯分位数回归
- 批准号:
15K17036 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 29.99万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)