মাল্টিলেভেল মেট্রোপলিস-হেস্টিংস
মাল্টিলেভেল মেট্রোপলিস-হেস্টিংস মেট্রোপলিস-হেস্টিংস MCMC অ্যালগরিদমকে হায়ারার্কিক্যাল (মাল্টিলেভেল) বায়েসিয়ান মডেলগুলিতে প্রয়োগ করে। এটি প্রার্থী মান প্রস্তাব করে এবং মডেলের সমস্ত স্তরের সম্পূর্ণ জয়েন্ট পোস্টেরিয়রকে সম্মান করে এমন একটি অনুপাতের মাধ্যমে সেগুলিকে গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যান করে গ্রুপ-লেভেল প্যারামিটার এবং হাইপারপ্যারামিটারগুলি থেকে যৌথভাবে স্যাম্পল 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
- 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
- Roberts, G. O. & Sahu, S. K. (1997). Updating schemes, correlation structure, blocking and parameterisation for the Gibbs sampler. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 59(2), 291-317. DOI: 10.1111/1467-9868.00070 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Metropolis-Hastings Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/multilevel-metropolis-hastings
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- শ্রেণিবদ্ধ বেইজিয়ান অনুমানবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- মেট্রোপলিস-হেস্টিংস অ্যালগরিদমবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- বহুস্তরীয় বায়েসিয়ান ইনফারেন্সবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- বহুস্তরীয় গিবস স্যাম্পলিংবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- মাল্টিলেভেল হ্যামিলটোনিয়ান মন্টি কার্লোবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- মাল্টিলেভেল ভ্যারিয়েশনাল ইনফারেন্সবেইসীয়↔ তুলনা করুন
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →