पदानुक्रमिक बायेसियन मॉडल औसत (Hierarchical Bayesian Model Averaging)
पदानुक्रमिक बायेसियन मॉडल औसत (HBMA) बायेसियन मॉडल औसत को पदानुक्रमिक मॉडल संरचना के साथ जोड़ता है, जो प्रत्येक मॉडल की पश्च संभाव्यता द्वारा भारित उम्मीदवार मॉडलों के एक सेट पर पश्च मात्राओं का औसत निकालता है। एक एकल सर्वोत्तम मॉडल का चयन करने के बजाय, HBMA पदानुक्रमिक ढांचे के माध्यम से मॉडल अनिश्चितता का प्रसार करता है, जिससे भविष्यवाणियां और पैरामीटर अनुमान उत्पन्न होते हैं जो ईमानदारी से अनिश्चितता को दर्शाते हैं कि कौन सा मॉडल सही है।
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स्रोत
- Hoeting, J. A., Madigan, D., Raftery, A. E., & Volinsky, C. T. (1999). Bayesian model averaging: A tutorial. Statistical Science, 14(4), 382–417. link ↗
- Fragoso, T. M., Bertoli, W., & Louzada, F. (2018). Bayesian model averaging: A systematic review and conceptual classification. International Statistical Review, 86(1), 1–28. DOI: 10.1111/insr.12243 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Bayesian Model Averaging. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/hierarchical-bayesian-model-averaging
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