मॉडल तुलना के लिए MCMC
मॉडल तुलना के लिए MCMC, प्रतिस्पर्धी सांख्यिकीय मॉडलों की औपचारिक तुलना के लिए आवश्यक सीमांत संभावनाओं और बेयस कारकों का अनुमान लगाने के लिए मार्कोव चेन मोंटे कार्लो एल्गोरिदम का उपयोग करता है। प्रतिवर्ती-जंप MCMC और ब्रिज सैंपलिंग जैसी तकनीकें विभिन्न आयामीयता के मॉडल स्थानों में अन्वेषण की अनुमति देती हैं, जिससे पूरी तरह से बायेसियन मॉडल चयन और औसत संभव होता है।
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स्रोत
- Green, P. J. (1995). Reversible jump Markov chain Monte Carlo computation and Bayesian model determination. Biometrika, 82(4), 711–732. DOI: 10.1093/biomet/82.4.711 ↗
- Meng, X.-L., & Wong, W. H. (1996). Simulating ratios of normalizing constants via a simple identity: A theoretical exploration. Statistica Sinica, 6(4), 831–860. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Markov Chain Monte Carlo for Bayesian Model Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/mcmc-for-model-comparison
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