Примерно вземане на Гибс за сравнение на модели
Примерното вземане на Гибс (Gibbs sampling) за сравнение на модели е байесов MCMC подход, който едновременно взема проби от пространството на конкуриращи се модели и техните параметри. Чрез разширяване на семплера на Гибс с дискретна променлива за индекса на модела, апостериорните вероятности на модела и факторите на Байс се оценяват от получената верига на Марков, без да са необходими отделни изпълнения за всеки модел.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Carlin, B. P. & Chib, S. (1995). Bayesian model choice via Markov chain Monte Carlo methods. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 57(3), 473-484. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02042.x ↗
- 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
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling for Bayesian Model Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/bayesian/gibbs-sampling-for-model-comparison
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.
- Байесовско осредняване на модели (Bayesian Model Averaging, BMA)Бейсови методи↔ compare
- Гиббсов семплерБейсови методи↔ compare
- Metropolis-Hastings за сравнение на моделиБейсови методи↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →