手法証拠記録
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.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Markov Chain Monte Carlo for Bayesian Model Comparison
分類的手法記録 · bayesian / bayesian
- 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
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
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関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。