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贝叶斯推断（BAYESIAN INFERENCE）是一种应用于不确定性条件下的决策的统计方法。贝叶斯推断的显著特征是，为了得到一个统计结论能够利用先验信息和样本信息。
Robust Experimental Design via Generalised Bayesian Inference
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Calibrated Bayesian inference for overall and subgroup-specific causal effects in stepped-wedge cluster-randomized trials
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Structure-Preserving Correction Learning for Sparse Bayesian Inference in Brain Source Imaging
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Semi-Amortized Bayesian Inference with Reusable Local Posteriors
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Longitudinal Brain Aging in Covariance Space: Temporally Calibrated Bayesian Inference for Adaptive Covariance Operators
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Stabilised weighted data subsampling for accelerated Bayesian inference in models with recursive likelihoods
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Exploiting Gradients in Bayesian Inference of Expensive Simulators
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Generalized Bayesian Inference using the Bayesian Bootstrap for Survival Models
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Concentration and Calibration in Predictive Bayesian Inference
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Calibration-Free Robust Bayesian Inference for Discrete Unnormalized Models
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Bayesian inference of risk differences for multi-group bilateral data
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Bayesian inference for the learning rate in Generalised Bayesian inference
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参考链接
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