Metropolis-Hastings for model comparison
Metropolis-Hastings for model comparison uses the Metropolis-Hastings MCMC algorithm to explore both parameter and model space simultaneously, producing posterior probabilities for competing models and enabling Bayes factor estimation without requiring closed-form marginal likelihoods. The canonical extension — reversible-jump MCMC by Green (1995) — handles models of different dimensionalities within a single sampler.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Hastings, W. K. (1970). Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications. Biometrika, 57(1), 97-109. · DOI 10.1093/biomet/57.1.97
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.