Metropolis-Hastings for model comparison
Metropolis-Hastings for model comparison uses the Metropolis-Hastings MCMC algorithm to explore both parameter and model space simultaneously, producing posterior probabilities for competing models and enabling Bayes factor estimation without requiring closed-form marginal likelihoods. The canonical extension — reversible-jump MCMC by Green (1995) — handles models of different dimensionalities within a single sampler.
Hồ sơ nguồn
Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.
- Hastings, W. K. (1970). Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications. Biometrika, 57(1), 97-109. · DOI 10.1093/biomet/57.1.97
- Green, P. J. (1995). Reversible jump Markov chain Monte Carlo computation and Bayesian model determination. Biometrika, 82(4), 711-732. · DOI 10.1093/biomet/82.4.711
Các yêu cầu được tuyển chọn
Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.
Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.
Các phương pháp liên quan
Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.