İstatistiksel model seçiminde Bayesci yaklaşımlar ve Bayes faktörü
Yazarlar (1)
Dr. Öğr. Üyesi Mutlu ALTUNTAŞ Sinop Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü | Özgün Makale (Uluslararası alan indekslerindeki dergilerde yayınlanan tam makale) | ||
| Dergi Adı | |||
| Makale Dili | – | Basım Tarihi | 01-2011 |
| Makale Linki | https://acikerisim.sinop.edu.tr/items/f61132f5-dab2-4229-aa5d-1cc4737c7a7c | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Yapay Zeka
|
||
| Özet |
| Gerçek hayatı betimlemek amacıyla yapılan istatistiksel modelleme çalışmalarında, artan ileri teknoloji ve metotlardaki gelişmeler sayesinde, verideki bilgiyi yeterli miktarda açıklayabilen alternatif modeller oluşturabilmek mümkün olmuştur. Dolayısıyla mevcut birbirine rakip modellerin karşılaştırılması, bir başka deyişle? en iyi? model seçimi için yeni metotlar geliştirmek, istatistiksel veri analizinde çok aktif bir konudur. Model seçimi pek çok istatistiksel problemde karşımıza çıkmaktadır: iç içe geçmemiş regresyon modelleri kıyaslaması, parametrik aile seçimi, çoklu değişim noktası problemi, bilinmeyen sayıda bileşenli karma model bunlara örneklerdir. Bu problemleri çözmek için, Bayesci prensiplere dayalı önerilen yöntemler arasında sonsal model olasılığı ve bununla ilişkili Bayes faktörü en önemli araç olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, istatistiksel model seçiminde Bayesci yaklaşımlardan Bayes faktörü tüm yönleriyle incelenmiş, hipotez testlerinde ve eşlenik önsel kullanımıyla model seçiminde uygulamaları gösterilmiştir. Bayes faktörünün analitik olarak hesaplanmasının mümkün olmadığı durumlarda ise bu hesabı yapabilmek için, MCMC (Markov Zinciri Monte Carlo) yöntemlerinin avantajlarını kullanan, uygulaması pratik olan Carlin ve Chib yöntemi tanıtılmıştır. Bir başka Bayesci yaklaşım, BIC (Bayesci Bilgi Ölçütü), Bayes faktörünü yaklaşık olarak hesaplamaya olanak vermesi nedeniyle bu çalışmaya dahil edilmiştir. Ayrıca, Bayes faktöründen tamamen farklı prensipte çalışan ve son dönemlerde pek çok uygulamada sıkça kullanılan DIC (Sapma Bilgi Ölçütü) ayrıntılı olarak anlatılmıştır. Bir yarı-parametrik modelleme olan kuantal … |
| Anahtar Kelimeler |
