Meetodi tõendite kirje
Metropolis-Hastings for model comparison
Metropolis-Hastings for model comparison uses the Metropolis-Hastings MCMC algorithm to explore both parameter and model space simultaneously, producing posterior probabilities for competing models and enabling Bayes factor estimation without requiring closed-form marginal likelihoods. The canonical extension — reversible-jump MCMC by Green (1995) — handles models of different dimensionalities within a single sampler.
Allikakirje
Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.
Metropolis-Hastings Algorithm for Bayesian Model Comparison
Taksonoomiline meetodikirje · bayesian / bayesian
- Hastings, W. K. (1970). Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications. Biometrika, 57(1), 97-109. · DOI 10.1093/biomet/57.1.97
- Green, P. J. (1995). Reversible jump Markov chain Monte Carlo computation and Bayesian model determination. Biometrika, 82(4), 711-732. · DOI 10.1093/biomet/82.4.711
Kureeritud väited
Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.
Kureeritud väiteid veel pole
See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.
Seotud meetodid
Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.