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.
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- 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
Reclamacions curades
Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.
Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.
Mètodes relacionats
Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.