Bayesian methodsBayesian / computational
Metropolis-Hastings with Measurement Error
Metropolis-Hastings with measurement error는 예측 변수나 결과 변수가 노이즈를 포함하여 기록될 때, 모델 매개변수와 실제 (관찰되지 않은) 공변량 값을 공동으로 추정하는 베이지안 MCMC 접근법입니다. 잠재적인 실제 값을 알려지지 않은 매개변수로 취급함으로써, 측정 불확실성을 사후 추론에 완전히 반영하며, 이를 무시하거나 사후에 보정하는 방식을 사용하지 않습니다.
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출처
- Carroll, R. J., Ruppert, D., Stefanski, L. A., & Crainiceanu, C. M. (2006). Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective (2nd ed.). Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1584886334
- Richardson, S., & Green, P. J. (1997). On Bayesian analysis of mixtures with an unknown number of components. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 59(4), 731-792. DOI: 10.1111/1467-9868.00095 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Algorithm for Bayesian Errors-in-Variables Models. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/metropolis-hastings-with-measurement-error
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