ScholarGate
Assistent
Bayesian methodsBayesian / computational

Multilevel Gibbs Sampling

Multilevel Gibbs sampling anvender Gibbs MCMC-algoritmen på hierarkiske (multinivå) Bayesianske modeller, ved å sykle gjennom de betingede fordelingene av gruppeparametere og populasjonsnivå-hyperparametere etter tur. Dette utnytter den betingede uavhengighetsstrukturen i hierarkiet for å trekke eksakte eller nær-eksakte utvalg fra en posterior som ellers ville vært analytisk uløselig.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Gelman, A. & Hill, J. (2007). Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521686891
  2. 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). Multilevel Gibbs Sampling for Hierarchical Bayesian Models. ScholarGate. https://scholargate.app/no/bayesian/multilevel-gibbs-sampling

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.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateMultilevel Gibbs Sampling (Multilevel Gibbs Sampling for Hierarchical Bayesian Models). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/bayesian/multilevel-gibbs-sampling · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026