Échantillonnage de Gibbs pour la comparaison de modèles

L'échantillonnage de Gibbs pour la comparaison de modèles est une approche bayésienne MCMC qui échantillonne simultanément dans l'espace des modèles concurrents et leurs paramètres. En augmentant l'échantillonneur de Gibbs avec une variable discrète d'indice de modèle, les probabilités de modèle a posteriori et les facteurs de Bayes sont estimés à partir de la chaîne de Markov résultante sans nécessiter d'exécutions séparées par modèle.