स्पेशल MCMC
Spatial MCMC बायेसियन मॉडल में मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो सैंपलिंग लागू करता है जो अवलोकनों के बीच स्थानिक निर्भरता को स्पष्ट रूप से ध्यान में रखते हैं। यह कंडीशनल ऑटोरिग्रेसिव (CAR), साइमल्टेनियस ऑटोरिग्रेसिव (SAR), या जियोस्टैटिस्टिकल (गॉसियन प्रोसेस) मॉडल जैसे मॉडल से पश्च नमूने प्राप्त करता है, जिससे स्थानिक रूप से संरचित पैरामीटर जैसे रैंडम इफेक्ट्स, रिग्रेशन गुणांक और स्थानिक रेंज के लिए पूर्ण अनिश्चितता वितरण प्राप्त होते हैं।
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स्रोत
- Banerjee, S., Carlin, B. P., & Gelfand, A. E. (2015). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data (2nd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439819173
- Rue, H., & Held, L. (2005). Gaussian Markov Random Fields: Theory and Applications. CRC Press. ISBN: 978-1584884323
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ScholarGate. (2026, June 3). Markov Chain Monte Carlo for Spatial Models. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/spatial-mcmc
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