Bayesian methodsBayesian / computational

Gibbsovo vzorkovanie s chybou merania

Gibbsovo vzorkovanie s chybou merania je Bayesovská MCMC metóda, ktorá spoločne odhaduje neznáme skutočné hodnoty kovariát a parametre modelu, keď sú pozorované dáta skreslené chybou merania. Tým, že sa latentné skutočné hodnoty považujú za dodatočné neznáme, vzorkuje všetky veličiny iteratívne z ich úplných podmienených rozdelení, čím sa neistota merania prenáša do každého následného odvodenia.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  1. Gelfand, A. E. & Smith, A. F. M. (1990). Sampling-based approaches to calculating marginal densities. Journal of the American Statistical Association, 85(410), 398–409. DOI: 10.1080/01621459.1990.10476213
  2. Richardson, S. & Gilks, W. R. (1993). A Bayesian approach to measurement error problems in epidemiology using conditional independence models. American Journal of Epidemiology, 138(6), 430–442. DOI: 10.1093/oxfordjournals.aje.a116875

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling for Models with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/bayesian/gibbs-sampling-with-measurement-error

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

Odkazujú sem

ScholarGateGibbs Sampling with Measurement Error (Gibbs Sampling for Models with Measurement Error). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/bayesian/gibbs-sampling-with-measurement-error · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026