MCMC for Model Comparison
MCMC for model comparison uses Markov chain Monte Carlo algorithms to estimate the marginal likelihoods and Bayes factors needed to formally compare competing statistical models. Techniques such as reversible-jump MCMC and bridge sampling allow exploration across model spaces of different dimensionality, enabling fully Bayesian model selection and averaging.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
- Meng, X.-L., & Wong, W. H. (1996). Simulating ratios of normalizing constants via a simple identity: A theoretical exploration. Statistica Sinica, 6(4), 831–860. · URL
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.