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Assessment and Adjustment of Approximate Inference Algorithms Using the Law of Total Variance

Yu, Xuejun; Nott, David J. ; Tran, Minh-Ngoc; Klein, Nadja ORCID iD icon

Zugehörige Institution(en) am KIT Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Scientific Computing Center (SCC)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsdatum 02.10.2021
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1061-8600, 1537-2715
KITopen-ID: 1000175453
HGF-Programm 46.21.02 (POF IV, LK 01) Cross-Domain ATMLs and Research Groups
Erschienen in Journal of Computational and Graphical Statistics
Verlag Taylor and Francis
Band 30
Heft 4
Seiten 977–990
Projektinformation ENP, 1. Förderabschnitt (DFG, DFG EIN, KL 3037/1-1)
Vorab online veröffentlicht am 18.03.2021
Nachgewiesen in Dimensions
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Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 16 – Frieden, Gerechtigkeit und starke Institutionen

Originalveröffentlichung
DOI: 10.1080/10618600.2021.1880921
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Web of Science
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Dimensions
Zitationen: 10
Seitenaufrufe: 50
seit 26.10.2024
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