बेयसियन मोंटे कार्लो सिमुलेशन — अनिश्चितता परिमाणीकरण हेतु पूर्व-सूचित स्टोकेस्टिक नमूनाकरण
बेयसियन मोंटे कार्लो सिमुलेशन जटिल मॉडलों के माध्यम से अनिश्चितता को प्रसारित करने के लिए बेयसियन सांख्यिकीय अनुमान को मोंटे कार्लो नमूनाकरण के साथ एकीकृत करता है। मनमानी वितरण से नमूने निकालने के बजाय, यह बेयस प्रमेय के माध्यम से देखे गए डेटा और विशेषज्ञ पूर्व ज्ञान पर नमूनाकरण को अनुकूलित करता है, जिससे पश्च-आधारित अनिश्चितता अनुमान प्राप्त होते हैं जो सांख्यिकीय रूप से सुसंगत और संभाव्य शब्दों में व्याख्या योग्य दोनों होते हैं।
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स्रोत
- O'Hagan, A., Buck, C. E., Daneshkhah, A., Eiser, J. R., Garthwaite, P. H., Jenkinson, D. J., Oakley, J. E., & Rakow, T. (2006). Uncertain Judgements: Eliciting Experts' Probabilities. Wiley. ISBN: 9780470029992
- O'Hagan, A. (1987). Monte Carlo is fundamentally unsound. The Statistician, 36(2-3), 247-249. DOI: 10.2307/2348519 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Monte Carlo Simulation — Prior-informed stochastic sampling for uncertainty quantification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/bayesian-monte-carlo-simulation
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