Multilevel Bayesian Model Averaging
Multilevel Bayesian model averaging (ML-BMA) extends classical Bayesian model averaging to grouped or hierarchically structured data. Rather than committing to a single multilevel model specification, it computes a weighted average of predictions and parameter estimates across a set of candidate multilevel models, weighting each model by its posterior probability given the data. The result accounts simultaneously for uncertainty in the grouping structure, fixed effects, random effects, and covariate selection.
Kilderegister
Siteringer kopiert ordrett fra metodens kilderegister. Ingen påstandsnivåverifisering er underforstått fra dem.
- Hoeting, J. A., Madigan, D., Raftery, A. E. & Volinsky, C. T. (1999). Bayesian model averaging: A tutorial. Statistical Science, 14(4), 382-401. · URL
- 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
Kuraterte påstander
Påstander lagret i bevishovedboken, hver med sin egen vurdering.
Denne visningen finner ikke opp en påstandsvurdering når hovedboken ikke har noen.
Relaterte metoder
Generert fra metodegrafen og vist som maskinforslåtte relasjoner – ingen bevispåstand er underforstått.