방법 증거 기록
Hierarchical Markov Chain Monte Carlo
Hierarchical Markov chain Monte Carlo applies MCMC sampling to hierarchical Bayesian models, jointly drawing from the posterior over both observation-level parameters and the hyperparameters that govern them. This allows principled uncertainty propagation across all levels of a multilevel structure, from individuals to groups to population, using algorithms such as Gibbs sampling, Metropolis-Hastings, or Hamiltonian Monte Carlo.
원본 기록
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Markov Chain Monte Carlo for Hierarchical Bayesian Models
분류학적 방법 기록 · bayesian / bayesian
- 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
- Robert, C. P. & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer. · ISBN 978-0387212395
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관련 방법
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