Bayesian methodsBayesian / computational
モデル比較のためのギブスサンプリング
モデル比較のためのギブスサンプリングは、競合するモデルとそのパラメータの空間から同時にサンプリングを行うベイジアンMCMCアプローチである。ギブスサンプラに離散的なモデルインデックス変数を追加することで、個々のモデルごとに別個の実行を必要とせずに、結果のマルコフ連鎖から事後モデル確率とベイズ因子を推定する。
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出典
- Carlin, B. P. & Chib, S. (1995). Bayesian model choice via Markov chain Monte Carlo methods. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 57(3), 473-484. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02042.x ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling for Bayesian Model Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/gibbs-sampling-for-model-comparison
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