मापन त्रुटि के साथ गिब्स सैंपलिंग
मापन त्रुटि के साथ गिब्स सैंपलिंग एक बायेसियन MCMC विधि है जो अज्ञात वास्तविक सहसंयोजक मानों और मॉडल मापदंडों का संयुक्त रूप से अनुमान लगाती है जब प्रेक्षित डेटा मापन त्रुटि से दूषित होता है। अव्यक्त वास्तविक मानों को अतिरिक्त अज्ञात के रूप में मानकर, यह सभी मात्राओं को उनकी पूर्ण सशर्त वितरणों से पुनरावृत्त रूप से नमूना करती है, जिससे मापन अनिश्चितता हर डाउनस्ट्रीम अनुमान में फैल जाती है।
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स्रोत
- Gelfand, A. E. & Smith, A. F. M. (1990). Sampling-based approaches to calculating marginal densities. Journal of the American Statistical Association, 85(410), 398–409. DOI: 10.1080/01621459.1990.10476213 ↗
- Richardson, S. & Gilks, W. R. (1993). A Bayesian approach to measurement error problems in epidemiology using conditional independence models. American Journal of Epidemiology, 138(6), 430–442. DOI: 10.1093/oxfordjournals.aje.a116875 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling for Models with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/gibbs-sampling-with-measurement-error
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