<html>
  <head>
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      http-equiv="Content-Type">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    <div class="moz-cite-prefix">On 13-07-24 12:02 PM, Mark Maunder
      wrote:<br>
      <br>
      Hans reminded me that we had done a comparison of ADMB with this
      software for a spatial model.<br>
      <br>
      From my point of view the most important aspect of this is the
      flexibility of ADMB which enables one<br>
      to easily modify the model (after the initial comparative
      difficulty of writing the first model code of course)<br>
       to include various extra structure (in this case a mixture
      distribution),<br>
      something you can not do with the INLA software so far as I know.<br>
      <br>
      It is fairly typical of the R packages, that while they allow one
      to do a superficial analysis quickly,<br>
      they are inflexible and become a trap for the user.<br>
      <br>
           Dave<br>
      <br>
      <br>
      <br>
      <br>
      <br>
      <br>
      <br>
      <br>
      <br>
      <br>
    </div>
    <blockquote
cite="mid:339913E1960AE142A9373DFCD849F3DA335075A5@mail1.lajolla.iattc.org"
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      <div class="WordSection1">
        <p class="MsoNormal"><span
style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D"><o:p> </o:p></span></p>
        <p class="MsoNormal"><span
style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D"><o:p> </o:p></span></p>
        <p class="MsoNormal"><b><span
style="font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"">From:</span></b><span
style="font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"">
            Richard Methot - NOAA Federal
            [<a class="moz-txt-link-freetext" href="mailto:richard.methot@noaa.gov">mailto:richard.methot@noaa.gov</a>]
            <br>
            <b>Sent:</b> Wednesday, July 24, 2013 11:35 AM<br>
            <b>To:</b> Mark Maunder; Jim Ianelli - NOAA Federal; James
            Thorson - NOAA Federal; Allan Hicks - NOAA Federal; Ian
            Taylor - NOAA Federal; Athol Whitten<br>
            <b>Subject:</b> seminar on INLA<o:p></o:p></span></p>
        <p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
        <div>
          <pre><span style="color:black">Dr. Janine Illian from the Centre for Research into Ecological and <o:p></o:p></span></pre>
          <pre><span style="color:black">Environmental Modelling (CREEM) at the University of St. Andrews, UK <o:p></o:p></span></pre>
          <pre><span style="color:black">will be visiting next week and has kindly agreed to give a NMML seminar <o:p></o:p></span></pre>
          <pre><span style="color:black">(NMML conference room, Wednesday, July 31, at noon). I'll send out an <o:p></o:p></span></pre>
          <pre><span style="color:black">email reminder next week, but hope you can join us. As Dr. Illian's <o:p></o:p></span></pre>
          <pre><span style="color:black">topic is not limited to marine mammal applications, please feel free to <o:p></o:p></span></pre>
          <pre><span style="color:black">forward this announcement to other NMFS/AFSC scientists who may be <o:p></o:p></span></pre>
          <pre><span style="color:black">interested.<o:p></o:p></span></pre>
          <div>
            <p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
          </div>
          <div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">FITTING COMPLEX MODELS IN INLA –
                DEVELOPMENTS AND EXTENSIONS<o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">Integrated nested Laplace
                approximation (INLA) may be used to fit a <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">large class of (complex) statistical
                models. While MCMC methods use <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">stochastic simulations for
                estimation, integrated nested Laplace <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">approximation (INLA) is based on
                deterministic approximations where <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">there are no convergence issues. INLA
                is a very accurate and <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">computationally superior alternative
                to MCMC and may be used to fit a <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">large class of models, latent
                Gaussian models. Since INLA is fast, <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">complex modelling has become greatly
                facilitated and has also become <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">more accessible to non-specialists.
                In addition, due to the fact that <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">the fitting approach is embedded in a
                large and general class of <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">statistical models, very general
                types of models may be considered. This <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">allows us a lot more flexibility in
                the choice of model than previously <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">– and hence the models to capture
                interesting aspects of the data and <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">consequently the system they are
                relevant for. In the context of spatial <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">statistics, for example, we can now
                fit models to spatial point patterns <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">of high dimensionality, replicated
                point patterns, hierarchically marked <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">point patterns etc. In many cases,
                analysing these data sets with MCMC <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">approaches would be very cumbersome
                and computationally prohibitive. The <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">INLA-methodology has been implemented
                in C, and the associated numerical <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">calculations and algorithms rely on
                an efficient implementation of <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">numerical procedures for Gaussian
                Markov random fields (GMRF), in <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">particular the algorithms in the
                C-library GMRFLib. However, most users <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">do not need to worry about this, as
                the INLA-methodology has been made <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">accessible through a user-friendly
                R-library, R-INLA, described and <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">available for download at <a
                  moz-do-not-send="true" href="http://www.r-inla.org">www.r-inla.org</a>.
                Specifying and fitting models <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">using R-INLA is just as easy as
                applying standard routines in R, for <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">example fitting generalised linear
                models, and it also provides great <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">flexibility with regard to the models
                that may be fitted. In order to <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">illustrate INLA’s versatility I will
                discuss a range of spatial and <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">non-spatial examples and present a
                number of recent developments. This <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">concerns generalisations of the
                methodology as well as new functionality <o:p></o:p></p>
            </div>
            <div>
              <p class="MsoNormal">within the R-INLA library.<o:p></o:p></p>
            </div>
          </div>
          <div>
            <p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
          </div>
          <p class="MsoNormal">-- <br>
            <b><span
style="font-size:10.0pt;font-family:"Arial","sans-serif";color:#666666">Richard
                D. Methot Jr. Ph.D.</span></b><br>
            <i><span
style="font-size:10.0pt;font-family:"Arial","sans-serif";color:#666666">NOAA
                Fisheries -
              </span></i><i><span
style="font-family:"Arial","sans-serif";color:#666666">Science
                Advisor for Stock Assessments</span></i><o:p></o:p></p>
          <div>
            <p class="MsoNormal"><span
style="font-size:10.0pt;font-family:"Arial","sans-serif";color:#666666">Office:
                206-860-3365</span><br>
              <span
style="font-size:10.0pt;font-family:"Arial","sans-serif";color:#666666">Mobile:
                301-787-0241</span><o:p></o:p></p>
          </div>
        </div>
      </div>
      <br>
      <fieldset class="mimeAttachmentHeader"></fieldset>
      <br>
      <pre wrap="">_______________________________________________
Developers mailing list
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:Developers@admb-project.org">Developers@admb-project.org</a>
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</pre>
    </blockquote>
    <br>
  </body>
</html>