安德烈，C。;A.杜塞特。;W.J.菲茨杰拉德。;佩雷斯，J.-M。 模型选择的贝叶斯计算方法。 （英语） 兹比尔0972.93072 Fitzgerald，W.J.（编辑）等，非线性和非平稳信号处理。剑桥：剑桥大学出版社。1-41 (2001). 作者首先指出，“信号和数据处理及科学的一项基本任务通常是为观测到的信号建立模型，并确定用于描述数据的模型函数是否适用于正在调查的特定问题”。在贝叶斯框架内，考虑了参数估计和模型选择问题。讨论了模型及其参数的先验分布的确定问题。讨论了计算贝叶斯因子和后验模型概率的数值方法，特别注意马尔可夫链蒙特卡罗方法的使用。最后将该方法应用于噪声中正弦曲线的检测和高斯混合模型分量的确定。关于整个系列，请参见[Zbl 0958.00020号].审核人：安德鲁·戴尔（德班） 引用于1文件 MSC公司： 93E12号机组 随机控制理论中的辨识 93A30型 系统数学建模（MSC2010） 62C10个 贝叶斯问题；贝叶斯过程的特征 关键词：型号选择;贝叶斯分析;马尔可夫链蒙特卡罗方法;参数估计;先验分布;贝叶斯因子;后验模型概率;正弦信号检测;高斯混合模型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Andrieu}等人，in：非线性和非平稳信号处理。剑桥：剑桥大学出版社。1-41（2001年；兹bl 0972.93072）