মেট্রোপলিস-হেস্টিংস উইথ মেজারমেন্ট এরর
মেট্রোপলিস-হেস্টিংস উইথ মেজারমেন্ট এরর হলো একটি বেইজিয়ান এমসিএমসি (MCMC) পদ্ধতি যা মডেল প্যারামিটার এবং প্রকৃত (অদৃশ্য) সহপরিবর্তনকারী মানগুলি যৌথভাবে অনুমান করে, যখন ভবিষ্যদ্বাণীকারী বা ফলাফলগুলি নয়েজ সহ রেকর্ড করা হয়। সুপ্ত (latent) প্রকৃত মানগুলিকে অজানা প্যারামিটার হিসাবে বিবেচনা করে, এটি পরিমাপের অনিশ্চয়তাকে পোস্টেরিয়র অনুমানে সম্পূর্ণরূপে প্রসারিত করে, এটিকে উপেক্ষা না করে বা পরে সংশোধন না 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
- Carroll, R. J., Ruppert, D., Stefanski, L. A., & Crainiceanu, C. M. (2006). Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective (2nd ed.). Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1584886334
- Richardson, S., & Green, P. J. (1997). On Bayesian analysis of mixtures with an unknown number of components. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 59(4), 731-792. DOI: 10.1111/1467-9868.00095 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Algorithm for Bayesian Errors-in-Variables Models. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/metropolis-hastings-with-measurement-error
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- পরিমাপ ত্রুটিসহ বায়েসিয়ান অনুমানবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- পরিমাপ ত্রুটি সহ গিবস স্যাম্পলিংবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- পরিমাপ ত্রুটিসহ হ্যামিলটোনিয়ান মন্টে কার্লোবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- পরিমাপ ত্রুটি সহ MCMCবেইসীয়↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
Similar methods
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →