[quote]引用第1楼储诚进于2009-05-16 21:40发表的 回 楼主(pengchy) 的帖子 :
把Bayesian分成两部分
1.复杂的问题:Bayesian分析,很大部分都是去解决复杂问题的,典型都是等级模型。对于多参数的,如果先验和似然conjungate,那么可以写出该参数的“条件后验”,然后利用Gibbs取样器取样;如果不时conjungate,就要用比如Metropolis,Metropolis-Hasting等等其他的取样。MCMC是一类方法的总称,具体的有很多种不同。
2.除此之外,有许多Bayesian不是等级的,对于不是等级的,如果先验和似然conjungate,那么你就可以轻松得到后验的完整的分布,这时就不需要借助MCMC来解决。同样对于不是等级的Bayesian,如果先验和似然不conjungate,那么还是要用到MCMC的。
希望有用。
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请问,你所说的等级的英语原文是什么?