ScholarGate
সহকারী
Bayesian methodsBayesian / computational

ক্রমিক মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো

ক্রমিক মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (Hierarchical Markov chain Monte Carlo) অনুমিতি-ভিত্তিক মডেলগুলিতে (Bayesian models) এমসিএমসি স্যাম্পলিং প্রয়োগ করে, যা পর্যবেক্ষণ-স্তরের প্যারামিটার এবং সেগুলিকে নিয়ন্ত্রণকারী হাইপারপ্যারামিটার উভয়ের উপর যৌথভাবে পোস্টেরিয়র (posterior) থেকে নমুনা গ্রহণ করে। এটি অ্যালগরিদম যেমন গিবস স্যাম্পলিং, মেট্রোপলিস-হেস্টিংস, বা হ্যামিলটোনিয়ান মন্টি কার্লো ব্যবহার করে, ব্যক্তি থেকে গোষ্ঠী এবং জনসংখ্যা পর্যন্ত একটি বহুস্তরীয় কাঠামোর সমস্ত স্তরে অনিশ্চয়তার নীতিগত প্রসারণের অনুমতি দেয়।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইApply, compare, get guidance
Tools & resources
স্লাইড ডাউনলোড করুন
Learn & explore
ভিডিওশীঘ্রই

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

পদ্ধতি-মানচিত্র

সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।

+2টি আরও

উৎস

  1. 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
  2. Robert, C. P. & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387212395

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Markov Chain Monte Carlo for Hierarchical Bayesian Models. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/hierarchical-markov-chain-monte-carlo

কোন পদ্ধতি?

এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।

পাশাপাশি তুলনা করুন

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateHierarchical Markov Chain Monte Carlo (Markov Chain Monte Carlo for Hierarchical Bayesian Models). 2026-06-17 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/bayesian/hierarchical-markov-chain-monte-carlo · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026