মডেল তুলনার জন্য মেট্রোপলিস-হেস্টিংস
মডেল তুলনার জন্য মেট্রোপলিস-হেস্টিংস অ্যালগরিদম প্যারামিটার এবং মডেল উভয় স্থানকে একযোগে অন্বেষণ করতে মেট্রোপলিস-হেস্টিংস MCMC অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, প্রতিদ্বন্দ্বী মডেলগুলির জন্য পোস্টেরিয়র সম্ভাবনা তৈরি করে এবং বন্ধ-ফর্মের প্রান্তিক সম্ভাব্যতা (closed-form marginal likelihoods) ছাড়াই বেইস ফ্যাক্টর (Bayes factor) অনুমান করতে সক্ষম করে। ক্যানোনিকাল এক্সটেনশন — গ্রীনের (১৯৯৫) রিভার্সিবল-জাম্প MCMC — একক স্যাম্পলারের মধ্যে বিভিন্ন মাত্রার মডেলগুলি পরিচালনা করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Hastings, W. K. (1970). Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications. Biometrika, 57(1), 97-109. DOI: 10.1093/biomet/57.1.97 ↗
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Algorithm for Bayesian Model Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/metropolis-hastings-for-model-comparison
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- বেয়েশীয় মডেল গড়বেইসীয়↔ তুলনা করুন
- মডেল তুলনার জন্য গিবস স্যাম্পলিংবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- মডেল তুলনার জন্য MCMCবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- সিকোয়েনশিয়াল মন্টে কার্লোবেইসীয়↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
Similar methods
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →