Gibbs Sampling za poređenje modela
Gibbs sampling za poređenje modela je Bejzijanski MCMC pristup koji istovremeno uzorkuje iz prostora konkurentnih modela i njihovih parametara. Augmentacijom Gibbs sampler-a sa diskretnom promenljivom indeksa modela, posteriorne verovatnoće modela i Bejz faktori se procenjuju iz rezultujućeg Markovljevog lanca bez potrebe za odvojenim pokretanjima po modelu.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling for Bayesian Model Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Bayesian Model AveragingBajesovska statistika↔ compare
- Gibbsovo uzorkovanjeBajesovska statistika↔ compare
- Metropolis-Hastings za poređenje modelaBajesovska statistika↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →