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桥梁取样教程。(英语) Zbl 1402.62042
摘要:边际似然在贝叶斯统计的许多领域,如参数估计、模型比较和模型平均等都起着重要的作用。然而,在大多数应用中,边际似然是不可分析的,必须用数值方法来近似。在这里,我们提供一个关于桥梁取样的教程[C、 H.贝内特,“从蒙特卡罗数据有效估计自由能差”,J。计算机。物理。22245-268(1976年;doi:10.1016/0021-9991(76)90078-4);十、 -左。W。H。,统计罪。6,第4831-860号(1996年;Zbl 0857.62017)]),一种可靠且相对简单的抽样方法,允许研究人员获得不同复杂度模型的边际似然。首先,以beta二项式模型为例,介绍了桥梁抽样和三种相关的抽样方法。然后,我们应用桥抽样来估计期望价(EV)模型的边际可能性,EV模型是一种流行的强化学习模型。我们的结果表明,桥梁抽样为单个参与者和层次版本的EV模型提供了准确的估计。我们的结论是,对于数学心理学家来说,桥抽样是一种很有吸引力的方法,他们的目标是近似一组有限的可能的高维模型的边际似然。

理学硕士:
15层62层 贝叶斯推理
62页15页 统计学在心理学中的应用
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全文: 内政部
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