ฉันกำลังผสมผสานวิธีการแบบเบอเซียนโมเดลเฉลี่ย (BMA) ในการวิจัยของฉันและอีกไม่นานจะมีการนำเสนอเกี่ยวกับงานของฉันกับเพื่อนร่วมงานของฉัน อย่างไรก็ตาม BMA ไม่ได้เป็นที่รู้จักกันดีในสาขาของฉันดังนั้นหลังจากนำเสนอพวกเขาด้วยทฤษฎีทั้งหมดและก่อนที่จะนำไปใช้กับปัญหาของฉันจริง ๆ ฉันต้องการนำเสนอตัวอย่างที่เรียบง่ายและให้คำแนะนำเกี่ยวกับสาเหตุที่ BMA ทำงาน
ฉันกำลังคิดเกี่ยวกับตัวอย่างง่าย ๆ ที่มีสองแบบให้เลือก แต่แบบจำลองการสร้างข้อมูลที่แท้จริง (DGM) นั้นอยู่ที่ไหนสักแห่งในระหว่างนั้นและหลักฐานไม่ได้ให้ประโยชน์อย่างใดอย่างหนึ่งกับพวกเขา ดังนั้นหากคุณเลือกหนึ่งและดำเนินการต่อจากพวกเขาคุณจะไม่สนใจความไม่แน่นอนของแบบจำลองและทำผิดพลาด แต่ BMA ถึงแม้ว่าตัวแบบที่แท้จริงไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของชุดแบบจำลองอย่างน้อยก็ให้ความหนาแน่นหลังพารามิเตอร์ที่น่าสนใจ ตัวอย่างเช่นมีการพยากรณ์อากาศสองครั้งในแต่ละวัน (A และ B) และต้องการพยากรณ์อากาศที่ดีที่สุดดังนั้นในสถิติแบบดั้งเดิมคุณจะต้องพยายามค้นหาพยากรณ์ที่ดีที่สุดระหว่างสองคนนี้ แต่จะเป็นอย่างไรหากความจริงอยู่ที่ไหนสักแห่งระหว่าง (นั่นคือบางครั้ง A ถูกต้องบางครั้ง B) แต่ฉันทำมันไม่เป็นทางการ บางอย่างเช่นนั้น แต่ฉันเปิดกว้างต่อความคิด ฉันหวังว่าคำถามนี้เฉพาะเจาะจงมาก!
ในวรรณคดีฉันไม่พบตัวอย่างที่ดีจากสิ่งที่ฉันได้อ่าน:
- Kruschke (2011)ในขณะที่การแนะนำที่ดีเกี่ยวกับสถิติ Bayesian ไม่ได้มุ่งเน้นไปที่ BMA อย่างแท้จริงและตัวอย่างการโยนเหรียญที่เขามีในบทที่ 4 นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการแนะนำสถิติ Bayesian แต่ไม่ได้โน้มน้าวให้นักวิจัยคนอื่นใช้ BMA ("ทำไมฉันถึงมีสามรุ่นอีกครั้งหนึ่งพูดว่าเหรียญยุติธรรมและสองคนบอกว่ามันลำเอียงในทิศทางใดทิศทางหนึ่ง?")
- สิ่งอื่น ๆ ทั้งหมดที่ฉันอ่าน ( Koop 2003 , Koop / Poirier / Tobias (2007) , Hoeting et al. (1999)และอื่น ๆ อีกมากมาย) เป็นข้อมูลอ้างอิงที่ดีมาก แต่ฉันไม่ได้พบตัวอย่างของเล่นง่ายๆในพวกเขา
แต่บางทีฉันอาจพลาดแหล่งข้อมูลที่ดีที่นี่
ดังนั้นใครบ้างที่มีตัวอย่างที่ดีที่เขาหรือเธอใช้ในการแนะนำ BMA? บางทีโดยการแสดงโอกาสและผู้โพสต์ด้วยเพราะฉันคิดว่ามันจะเป็นคำแนะนำที่ค่อนข้าง