डायनामिक बायेसियन मॉडल एवरेजिंग
डायनामिक बायेसियन मॉडल एवरेजिंग (DMA) मानक बायेसियन मॉडल एवरेजिंग का विस्तार उन स्थितियों तक करता है जहाँ सबसे अच्छा पूर्वानुमानित मॉडल समय के साथ बदल सकता है। यह प्रतिस्पर्धी मॉडलों के एक सेट पर एक संभाव्यता वितरण बनाए रखता है और नए अवलोकन आने पर उस वितरण को क्रमिक रूप से अद्यतन करता है, जिससे मॉडल के भार को पूरे नमूने में स्थिर रहने के बजाय विकसित होने की अनुमति मिलती है।
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स्रोत
- Raftery, A. E., Karny, M., & Ettler, P. (2010). Online prediction under model uncertainty via dynamic model averaging: Application to a cold rolling mill. Technometrics, 52(1), 52-66. DOI: 10.1198/TECH.2009.08104 ↗
- Hoeting, J. A., Madigan, D., Raftery, A. E., & Volinsky, C. T. (1999). Bayesian model averaging: A tutorial. Statistical Science, 14(4), 382-401. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Bayesian Model Averaging. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/dynamic-bayesian-model-averaging
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