รายละเอียดบทความ
| ชื่อเรื่อง |
ตัวประมาณเบส์และการสุ่มตัวอย่างแบบกิบส์
|
| ชื่อเรื่องรอง |
Bayes estimator and Gibbs sampling
|
| ชื่อผู้แต่ง |
|
| หัวเรื่องคำสำคัญ |
| 1. | การประมาณค่า |
| 2. | ตัวประมาณเบส์ |
| 3. | ฟังก์ชันความเสียหาย |
| 4. | การจำลองมอนติคาร์โล |
| 5. | การสุ่มตัวอย่างแบบกิบส์ |
|
| หัวเรื่องควบคุม |
|
| คำอธิบาย / บทคัดย่อ |
การประมาณค่าของพารามิเตอร์ในฟั่งชั่นการแจกแจงความน่าจะเป็น เรื่องสำคัญเรื่องหนึ่งของการอนุมานเชิงสถิติ ซึ่งอาจจะทำการประมาณค่าพารามิเตอร์แบบจุดมีหลายวิธีการ วิธีเบส์เป็นวิธีหนึ่งที่ใช้กันมากแต่หลายกรณีจะมีความยากมากที่จะหาตัวประมาณเบส์หรือค่าประมาณเบส์ด้วยวิธีการเชิงวิเคราะห์ เช่น แคลคูลัส และพีชคณิตเชิงเส้น จำเป็นต้องใช้วิธีการจำลอง เป็นต้น ดังนั้นในบทความนี้ขอนำเสนอการหาค่าประมาณเบส์ด้วยวิธีการประมาณที่เป็นการจำลองมอนติคาร์โล (Monte Carlo simulation ) โดยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างหรือการจำลองข้อมูลแบบที่เรียกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบกิบส์ (Gibbs sampling) ซึ่งเป็นวิธีการหนึ่งที่รู้จักกันดีในวิธีมอนติคาร์โลลูกโซ่มาร์คอฟ (Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods)
|
รายละเอียดวารสารเพื่อติดตามอ่านบทความฉบับเต็ม (Full Text)