Gibbs-sampling for modell-sammenligning
Gibbs-sampling for modell-sammenligning er en Bayesiansk MCMC-tilnærming som samtidig sampler fra rommet av konkurrerende modeller og deres parametere. Ved å utvide Gibbs-sampler med en diskret modell-indeks-variabel, estimeres posterior modell-sannsynligheter og Bayes-faktorer fra den resulterende Markov-kjeden uten å kreve separate kjøringer per modell.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling for Bayesian Model Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/no/bayesian/gibbs-sampling-for-model-comparison
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesiansk modellgjennomsnittBayesiansk↔ compare
- Gibbs-samplingBayesiansk↔ compare
- Metropolis-Hastings for modell-sammenligningBayesiansk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →