MCMC with Measurement Error
MCMC with measurement error (माप त्रुटि के साथ MCMC) का प्रयोग उन बायेसियन मॉडलों में मार्कोव चेन मोंटे कार्लो सैंपलिंग को लागू करने के लिए किया जाता है जो स्पष्ट रूप से इस तथ्य को ध्यान में रखते हैं कि सहचर (covariates) या परिणाम (outcomes) त्रुटि के साथ देखे जाते हैं। वास्तविक, अनअवलोकित मानों को अव्यक्त चर (latent variables) मानकर और सभी अन्य पैरामीटर के साथ उनके संयुक्त पश्च (joint posterior) का नमूना लेकर, यह विधि क्षीणन पूर्वाग्रह (attenuation bias) को ठीक करती है और तब भी वैध अनुमान (inference) उत्पन्न करती है जब कुछ चरों को सटीक रूप से मापा नहीं जा सकता है।
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स्रोत
- Carroll, R. J., Ruppert, D., Stefanski, L. A. & Crainiceanu, C. M. (2006). Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective (2nd ed.). Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1584886334
- 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. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Markov Chain Monte Carlo with Measurement Error Models. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/mcmc-with-measurement-error
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- पदानुक्रमिक बायेसियन अनुमानबायेसियन↔ तुलना करें
- मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (MCMC)बायेसियन↔ तुलना करें
- माप त्रुटि के साथ मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्सबायेसियन↔ तुलना करें