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洛德维克斯，汤姆;金宇宰;Lee，Michael D。;弗朗西斯·图林克;彼得·库彭斯;工资制造者，埃里克·扬

产品空间法贝叶斯因子估计教程。 （英语） 兹比尔1225.62037

数学杂志。精神病。 55，第5期，331-347（2011）.
摘要：贝叶斯因子是一种直观且有原则的贝叶斯统计模型选择工具。贝叶斯因子量化了两个竞争模型下观测数据的相对可能性，因此，它衡量了数据为一个模型与另一个模型提供的证据。不幸的是，贝叶斯因子的计算通常需要基于抽样的过程，而这些过程的实现并不容易。在本教程中，我们将解释并举例说明一种称为产品空间方法的此类过程的使用。这是一种跨维马尔可夫链蒙特卡罗方法，需要构建包含所考虑模型的“超级模型”。模型索引衡量访问任一模型以解释观测数据的时间比例。然后可以将该比例转换为贝叶斯因子。我们讨论了产品空间方法背后的理论，并通过心理学研究的应用实例说明了该方法如何在实践中实施。

引用于11文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
第62页，共15页 统计学在心理学中的应用

关键词：

图形化建模;分层建模;假设检验;型号选择;超维MCMC

软件：

WinBUGS公司;对;贝叶斯DA
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Lodewyckx}等人，《数学杂志》。精神病。55，第5号，331--347（2011；Zbl 1225.62037）
全文： 内政部 链接

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