Bayesian methodsBayesian / computational
측정 오차를 동반한 베이즈 모델 평균 (BMA-ME)
측정 오차를 동반한 베이즈 모델 평균 (BMA-ME)은 두 가지 확률적 아이디어를 결합합니다. 즉, 각 모델의 사후 확률로 가중치를 부여하여 경쟁하는 회귀 모델들 전반에 걸쳐 예측을 평균화하는 동시에, 하나 이상의 예측 변수가 정확하게 관찰되는 것이 아니라 무작위 오차를 동반하여 관찰된다는 사실을 고려합니다. 그 결과는 모델 불확실성과 공변량 측정 노이즈 모두를 모든 추론과 예측에 전파하는 사후 분포입니다.
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출처
- Hoeting, J. A., Madigan, D., Raftery, A. E., & Volinsky, C. T. (1999). Bayesian model averaging: A tutorial. Statistical Science, 14(4), 382-417. link ↗
- Carroll, R. J., Ruppert, D., Stefanski, L. A., & Crainiceanu, C. M. (2006). Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective (2nd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1584886334
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Model Averaging with Measurement Error Correction. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/bayesian-model-averaging-with-measurement-error
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