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昆廷·F·格罗瑙。;亚历山德拉萨拉福格鲁;多拉·马茨克;亚历山大·莱伊;乌多·博姆;马尔滕·马尔斯曼;大卫·S·莱斯利。;乔纳森·福斯特。;工资制造者，埃里克·扬;海伦·斯坦格罗弗

桥梁采样教程。 （英语） Zbl 1402.62042号

数学杂志。精神病。 81，80-97（2017）.
摘要：边际似然在贝叶斯统计的许多领域中都发挥着重要作用，例如参数估计、模型比较和模型平均。然而，在大多数应用中，边际似然无法进行分析处理，必须使用数值方法进行近似。在这里，我们提供了一个关于桥梁采样的教程[C.H.Bennett公司，“蒙特卡罗数据自由能差异的有效估计”，J.Compute。物理学。22, 245–268 (1976;doi:10.1016/0021-9991（76）90078-4);X.-L.孟和W·H·王，统计罪。6，第4期，831-860（1996年；Zbl 0857.62017号)])这是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，我们以贝塔二项模型为例介绍了桥式采样和三种相关的采样方法。然后，我们应用桥接抽样来估计期望价（EV）模型的边际似然，该模型是一种流行的强化学习模型。我们的结果表明，桥式抽样为EV模型的单个参与者和层次版本提供了准确的估计。我们的结论是，对于数学心理学家来说，桥式抽样是一种很有吸引力的方法，他们通常的目标是近似一组有限的可能高维模型的边际可能性。

引用于17文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
第62页，共15页 统计学在心理学中的应用

关键词：

层次模型;化常数;边际似然;贝叶斯因子;预测准确度;强化学习

引文：

Zbl 0857.62017号

软件：

化学需氧量;桥式取样;github;RStan（RStan）;ts桥;WinBUGS公司;rstan公司;卡爪
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\textit{Q.F.Gronau}等人，《数学杂志》。精神病。81、80-97（2017；Zbl 1402.62042）
全文： 内政部 arXiv公司

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