論文の概要: Marginal likelihood computation for model selection and hypothesis testing: an extensive review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08334v4
• Date: Tue, 4 Jan 2022 11:55:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 06:01:15.735043
• Title: Marginal likelihood computation for model selection and hypothesis testing: an extensive review
• Title（参考訳）: モデル選択と仮説テストのためのマージナル確率計算 : 広範囲なレビュー
• Authors: Fernando Llorente, Luca Martino, David Delgado, Javier Lopez-Santiago
• Abstract要約: この記事では、このトピックの最先端に関する総合的な研究について紹介する。 さまざまなテクニックの制限、メリット、コネクション、差異を強調します。 また、不適切な事前利用の問題や解決法についても述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.37504201165159
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This is an up-to-date introduction to, and overview of, marginal likelihood computation for model selection and hypothesis testing. Computing normalizing constants of probability models (or ratio of constants) is a fundamental issue in many applications in statistics, applied mathematics, signal processing and machine learning. This article provides a comprehensive study of the state-of-the-art of the topic. We highlight limitations, benefits, connections and differences among the different techniques. Problems and possible solutions with the use of improper priors are also described. Some of the most relevant methodologies are compared through theoretical comparisons and numerical experiments.
• Abstract（参考訳）: これは、モデル選択と仮説テストのための限界確率計算の最新の導入であり、その概要である。 確率モデルの定数(あるいは定数の比率)を正規化する計算は、統計学、応用数学、信号処理、機械学習における多くの応用における基本的な問題である。 この記事では、このトピックの最先端に関する包括的な研究を紹介する。 さまざまなテクニックの制限、メリット、コネクション、差異を強調します。 また、不適切な事前利用の問題や解決法についても述べる。 最も関連する方法論のいくつかは、理論的比較と数値実験によって比較される。

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