Robustní bayesovské průměrování modelů
Robustní bayesovské průměrování modelů rozšiřuje standardní BMA nahrazením citlivých konjugovaných apriorních rozdělení apriorními rozděleními s těžkými ocasy nebo směsnými apriorními rozděleními (např. směsi g-priorů) a volitelně robustními věrohodnostními funkcemi, takže aposteriorní pravděpodobnosti modelů a zprůměrované odhady zůstávají stabilní, pokud data obsahují odlehlé hodnoty, vlivné pozorování, nebo pokud by apriorní rozdělení parametrů modelu jinak dominovalo výsledkům.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Hoeting, J. A., Madigan, D., Raftery, A. E., & Volinsky, C. T. (1999). Bayesian model averaging: A tutorial. Statistical Science, 14(4), 382–401. link ↗
- Ley, E., & Steel, M. F. J. (2012). Mixtures of g-priors for Bayesian model averaging with economic applications. Journal of Econometrics, 171(2), 251–266. link ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Bayesian Model Averaging. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/bayesian/robust-bayesian-model-averaging
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.
- Bayesovské průměrování modelůBayesovská statistika↔ compare
- Bayesovská regreseBayesovská statistika↔ compare
- Hierarchické Bayesovské odvozováníBayesovská statistika↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesovská statistika↔ compare
- Robustní bayesovská inferenceBayesovská statistika↔ compare
- Variační inferenceBayesovská statistika↔ compare
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →