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使用简单的贝叶斯树比较方法对复杂的多层模型进行比较。(英语) Zbl 1431.62534号
摘要:多项式处理树(MPTs)是分类数据的一类常用的认知模型。通常,研究人员会比较几个mpt,每个mpt都有许多参数,特别是当模型是在层次结构框架中实现时。贝叶斯方法是计算后验模型概率和Bayes因子。然而,这两个量都依赖于边际似然,这是一个无法用分析方法评估的高维积分。在这个案例研究中,我们展示了如何使用Warp III桥采样来计算分层MPT的边际似然。我们用两个已发布的数据集来说明该过程,并演示Warp III如何促进贝叶斯模型平均化。

理学硕士:
62页15页 统计学在心理学中的应用
6205年 抽样理论,抽样调查
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全文: 内政部
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