Bayesian methodsBayesian / computational

Gibbsův vzorkovač pro porovnávání modelů

Gibbsův vzorkovač (Gibbs sampling) pro porovnávání modelů je bayesovský přístup MCMC, který současně vzorkuje z prostoru konkurenčních modelů a jejich parametrů. Rozšířením Gibbsova vzorkovače o diskrétní proměnnou indexu modelu se odhadují aposteriorní pravděpodobnosti modelů a Bayesovy faktory z výsledného Markovova řetězce, aniž by byly vyžadovány samostatné běhy pro každý model.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Carlin, B. P. & Chib, S. (1995). Bayesian model choice via Markov chain Monte Carlo methods. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 57(3), 473-484. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02042.x
  2. 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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling for Bayesian Model Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/bayesian/gibbs-sampling-for-model-comparison

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateGibbs Sampling for Model Comparison (Gibbs Sampling for Bayesian Model Comparison). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/bayesian/gibbs-sampling-for-model-comparison · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026