Bayesian methodsBayesian / computational
मॉडल तुलना के लिए गिब्स सैंपलिंग
मॉडल तुलना के लिए गिब्स सैंपलिंग एक बायेसियन MCMC दृष्टिकोण है जो प्रतिस्पर्धी मॉडल और उनके पैरामीटर के स्थान से एक साथ नमूना लेता है। गिब्स सैंपलर को एक असतत मॉडल-सूचकांक चर के साथ बढ़ाकर, पश्च मॉडल संभावनाओं और बायेस कारकों का अनुमान परिणामी मार्कोव श्रृंखला से लगाया जाता है, जिसके लिए प्रति मॉडल अलग-अलग रन की आवश्यकता नहीं होती है।
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स्रोत
- 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 ↗
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling for Bayesian Model Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/gibbs-sampling-for-model-comparison
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- Bayesian Model Averagingबायेसियन↔ compare
- गिब्स सैंपलिंगबायेसियन↔ compare
- मॉडल तुलना के लिए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्सबायेसियन↔ compare