माप त्रुटि के साथ मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स
माप त्रुटि के साथ मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एक बायेसियन MCMC दृष्टिकोण है जो मॉडल पैरामीटर और वास्तविक (अनदेखे) सहचर मानों का संयुक्त रूप से अनुमान लगाता है जब भविष्यवक्ता या परिणाम शोर के साथ दर्ज किए जाते हैं। अव्यक्त वास्तविक मानों को अज्ञात पैरामीटर के रूप में मानकर, यह माप अनिश्चितता को पश्च अनुमान में पूरी तरह से प्रसारित करता है, बजाय इसे अनदेखा करने या इसे बाद में ठीक करने के।
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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 and Hall/CRC. ISBN: 978-1584886334
- Richardson, S., & Green, P. J. (1997). On Bayesian analysis of mixtures with an unknown number of components. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 59(4), 731-792. DOI: 10.1111/1467-9868.00095 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Algorithm for Bayesian Errors-in-Variables Models. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/metropolis-hastings-with-measurement-error
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