पदानुक्रमित मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो
पदानुक्रमित मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो, पदानुक्रमित बायेसियन मॉडल पर एमसीएमसी नमूनाकरण लागू करता है, जो अवलोकन-स्तर मापदंडों और उन्हें नियंत्रित करने वाले हाइपरपैरामीटर दोनों पर पश्च (posterior) से संयुक्त रूप से नमूने लेता है। यह गिब्स नमूनाकरण, मेट्रोलिस-हेस्टिंग्स, या हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करके, व्यक्तियों से लेकर समूहों से लेकर जनसंख्या तक, एक बहुस्तरीय संरचना के सभी स्तरों पर अनिश्चितता के व्यवस्थित प्रसार की अनुमति देता है।
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स्रोत
- 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
- Robert, C. P. & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387212395
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Markov Chain Monte Carlo for Hierarchical Bayesian Models. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/hierarchical-markov-chain-monte-carlo
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