Buchumschlag

SB-ETAS: using simulation based inference for scalable, likelihood-free inference for the ETAS model of earthquake occurrences

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Stockman, Samuel, Lawson, Daniel J., Werner, Maximilian J.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Applications
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Earthquake Forecasting with ETAS.inlabru
von: Zhong, Ziwen
Veröffentlicht: (2025)

EarthquakeNPP: A Benchmark for Earthquake Forecasting with Neural Point Processes
von: Stockman, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Time-Scaled ETAS Model for Earthquake Forecasting
von: Das, Agniva, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sample efficient likelihood-free inference for virus dynamics with different types of experiments
von: Xu, Yingying
Veröffentlicht: (2025)

Gradient-free ensemble transform methods for generalized Bayesian inference in generative models
von: Bhandari, Diksha, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neural posterior inference with state-space models for calibrating ice sheet simulators
von: Vu, Bao Anh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spatiodynamic inference using vision-based generative modelling
von: Park, Jun Won, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluation of ETAS and STEP Forecasting Models for California Seismicity Using Point Process Residuals
von: Joshua Ward, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal inference for social network formation
von: Kasy, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Re-evaluating the impact of hormone replacement therapy on heart disease using match-adaptive randomization inference
von: Pimentel, Samuel D., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Significant inference and confidence sets for graphical models
von: Koldanov, P. A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Plasmode simulation for the evaluation of causal inference methods in homophilous social networks
von: McNealis, Vanessa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical inference after variable selection in Cox models: A simulation study
von: Schemet, Lena, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Identifiability and amortized inference limitations in Kuramoto models
von: Hannula, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A capture-recapture hidden Markov model framework for register-based inference of population size and dynamics
von: Brown, Lucy Y, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exponential-polynomial divergence based inference for nondestructive one-shot devices under progressive stress model
von: Baghel, Shanya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bootstrap-based estimation and inference for measurement precision under ISO 5725
von: Takeshita, Jun-ichi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Design-based inference for generalized network experiments with stochastic interventions
von: Chattopadhyay, Ambarish, et al.
Veröffentlicht: (2023)

WaST: a formalisation of the Wave model with associated statistical inference and applications
von: Clarté, Grégoire
Veröffentlicht: (2026)

Improving subgroup analysis using methods to extend inferences to specific target populations
von: Webster-Clark, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Granger causal inference for climate change attribution
von: Risser, Mark D., et al.
Veröffentlicht: (2024)

A likelihood-based sensitivity analysis for addressing publication bias in meta-analysis of diagnostic studies using exact likelihood
von: Hu, Taojun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Logistic regression is not enough: The need for Bayesian nonparametric modelling for causal inference using observational data, exemplified by the 'gateway' effect
von: Foxon, Floe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robust inference for linear regression models with possibly skewed error distribution
von: Nandy, Amarnath, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian inference of Latent Spectral Shapes
von: Yip, Hiu Ching, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal inference with a functional outcome
von: Ecker, Kreske, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sequential Bayesian inference for stochastic epidemic models of cumulative incidence
von: Whitaker, Sam A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distribution-free inference for LightGBM and GLM with Tweedie loss
von: Manna, Alokesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bunting and the ghost runner: a causal inference approach
von: Cummiskey, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian inference for hidden Markov models under genuine multimodality with application to ecological time series
von: Gallegos-Herrada, Marco A., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Projection-based two-sample inference for sparsely observed multivariate functional data
von: Koner, Salil, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Non-parametric inference on calibration of predicted risks
von: Sadatsafavi, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Causal inference with dyadic data in randomized experiments
von: Li, Yilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Trustworthy scientific inference with generative models
von: Carzon, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Detecting clinician implicit biases in diagnoses using proximal causal inference
von: Liu, Kara, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Bayesian computation for efficient biobank-scale genomic inference
von: Li, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Autoregressive models for panel data causal inference with application to state-level opioid policies
von: Antonelli, Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The clock advance description of the Epidemic Type Aftershock Sequence (ETAS) model
von: Holschneider, Matthias
Veröffentlicht: (2025)

Approximate Bayesian inference for high-resolution spatial disaggregation using alternative data sources
von: Pakrashi, Anis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Confounder-robust causal discovery and inference in Perturb-seq using proxy and instrumental variables
von: Park, Kwangmoon, et al.
Veröffentlicht: (2026)