मॉडल तुलना के लिए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स
मॉडल तुलना के लिए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स, पैरामीटर और मॉडल स्पेस दोनों का एक साथ अन्वेषण करने के लिए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स MCMC एल्गोरिथम का उपयोग करता है, प्रतिस्पर्धी मॉडलों के लिए पश्च संभाव्यताएँ उत्पन्न करता है और बंद-रूप मार्जिनल लाइक्लीहुड की आवश्यकता के बिना बेयस फैक्टर अनुमान को सक्षम बनाता है। विहित विस्तार — ग्रीन (1995) द्वारा प्रतिवर्ती-कूद MCMC — एक एकल सैंपलर के भीतर विभिन्न आयामी मॉडलों को संभालता है।
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स्रोत
- Hastings, W. K. (1970). Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications. Biometrika, 57(1), 97-109. DOI: 10.1093/biomet/57.1.97 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Algorithm for Bayesian Model Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/metropolis-hastings-for-model-comparison
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