Gibbs Sampling til Modelsammenligning
Gibbs sampling til modelsammenligning er en Bayesiansk MCMC-tilgang, der samtidigt sampler fra rummet af konkurrerende modeller og deres parametre. Ved at udvide Gibbs-sampleren med en diskret modelindeksvariabel estimeres posteriore modelsandsynligheder og Bayes-faktorer fra den resulterende Markovkæde uden at kræve separate kørsler pr. model.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
- 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
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling for Bayesian Model Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Bayesiansk ModelaveragingBayesiansk↔ compare
- Gibbs SamplingBayesiansk↔ compare
- Metropolis-Hastings til model-sammenligningBayesiansk↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →