Bayesian methodsBayesian / computational
Gibbs 샘플링을 이용한 모형 비교
Gibbs 샘플링을 이용한 모형 비교는 경쟁 모형과 그 모수들의 공간에서 동시에 샘플링하는 베이즈 MCMC 접근법입니다. Gibbs 샘플러에 이산 모형-색인 변수를 추가함으로써, 각 모형별로 별도의 실행을 요구하지 않고 결과적인 마르코프 연쇄로부터 사후 모형 확률과 베이즈 인자를 추정합니다.
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출처
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling for Bayesian Model Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/gibbs-sampling-for-model-comparison
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