Bayesian methodsBayesian / computational

Gibbsin otanta mallivertailuun

Gibbsin otanta mallivertailuun on Bayesilainen MCMC-menetelmä, joka ottaa samanaikaisesti otoksia kilpailevien mallien ja niiden parametrien avaruudesta. Täydentämällä Gibbsin otantaa diskreetillä malli-indeksimuuttujalla, posterioriset mallitodennäköisyydet ja Bayes-kertoimet estimoidaan tuloksena olevasta Markov-ketjusta ilman erillisiä ajoja kullekin mallille.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Lähteet

  1. 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
  2. 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

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling for Bayesian Model Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.

Compare side by side

Tähän viittaavat

ScholarGateGibbs Sampling for Model Comparison (Gibbs Sampling for Bayesian Model Comparison). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/bayesian/gibbs-sampling-for-model-comparison · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026