أخذ العينات بطريقة جيبس متعددة المستويات
في النموذج متعدد المستويات، تُدمج المشاهدات داخل مجموعات (طلاب داخل مدارس، مرضى داخل عيادات). تقوم أخذ العينات بطريقة جيبس (Gibbs sampling) بتقسيم مشكلة التوزيع اللاحق المشترك الصعبة إلى سلسلة من السحوبات الأبسط، سحب واحد في كل مرة. أولاً، تقوم بتحديث معاملات كل مجموعة بالنظر إلى البيانات المرصودة لتلك المجموعة والمعاملات الفائقة الحالية. ثم تقوم بتحديث المعاملات الفائقة بالنظر إلى جميع سحوبات مستوى المجموعة. يؤدي التناوب المتكرر إلى إنشاء سلسلة ماركوف التي يكون توزيعها الثابت هو التوزيع اللاحق المشترك الدقيق - لا حاجة لأي تقريب يتجاوز طول السلسلة المحدود.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Gelman, A. & Hill, J. (2007). Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521686891
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Gibbs Sampling for Hierarchical Bayesian Models. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/bayesian/multilevel-gibbs-sampling
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- النموذج الهرمي البيزيبايزي↔ compare
- أخذ العينات بطريقة جيبسبايزي↔ compare
- مونت كارلو الهاملتونيبايزي↔ compare
- الاستدلال البايزي الهرميبايزي↔ compare
- خوارزمية متروبوليس-هاستينغزبايزي↔ compare
- Multilevel MCMCبايزي↔ compare