Запис на доказателства за метод
MCMC for Model Comparison
MCMC for model comparison uses Markov chain Monte Carlo algorithms to estimate the marginal likelihoods and Bayes factors needed to formally compare competing statistical models. Techniques such as reversible-jump MCMC and bridge sampling allow exploration across model spaces of different dimensionality, enabling fully Bayesian model selection and averaging.
Изходен запис
Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.
Markov Chain Monte Carlo for Bayesian Model Comparison
Таксономичен запис на метод · bayesian / bayesian
- Green, P. J. (1995). Reversible jump Markov chain Monte Carlo computation and Bayesian model determination. Biometrika, 82(4), 711–732. · DOI 10.1093/biomet/82.4.711
- Meng, X.-L., & Wong, W. H. (1996). Simulating ratios of normalizing constants via a simple identity: A theoretical exploration. Statistica Sinica, 6(4), 831–860. · URL
Подбрани твърдения
Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.
Все още няма подбрани твърдения
Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.
Свързани методи
Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.