Nachweisdatensatz der Methode

Multilevel Metropolis-Hastings

Multilevel Metropolis-Hastings applies the Metropolis-Hastings MCMC algorithm to hierarchical (multilevel) Bayesian models, sampling jointly from group-level parameters and hyperparameters by proposing candidate values and accepting or rejecting them via a ratio that respects the full joint posterior across all levels of the model.

Sources recorded, not reviewed

Quellendatensatz

Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.

Multilevel Metropolis-Hastings Algorithm

Taxonomischer Methodendatensatz · bayesian / bayesian

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

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Kuratiert Claims

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