Viilude võtmise meetod
Viilude võtmise meetod on Markovi ahel Monte Carlo (MCMC) algoritm, mille võttis kasutusele Radford M. Neal oma 2003. aasta Annals of Statistics artiklis. See genereerib valimeid sihtjaotusest, võttes ühtlaseid valimeid tiheduskõvera all olevalt alalt – mida nimetatakse „viiluks“ – ilma et kasutaja peaks määrama sammu suurust või ettepanekujaotust, muutes selle enesest kohanduvaks ja laialdaselt kasutatavaks Bayesi järeldusjärgseks analüüsiks.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Neal, R. M. (2003). Slice sampling (with discussion). Annals of Statistics, 31(3), 705–767. DOI: 10.1214/aos/1056562461 ↗
- 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
- Robert, C. P., & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387212395
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Slice Sampling MCMC. ScholarGate. https://scholargate.app/et/bayesian/slice-sampling
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.
- Bayes' regressioonBayesi meetodid↔ compare
- Gibbs SamplingBayesi meetodid↔ compare
- Hamiltoni Monte CarloBayesi meetodid↔ compare
- Markovi ahel-Monte Carlo (MCMC)Bayesi meetodid↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →