Qual è la differenza tra DSMA e GSM?

DSMA (Dynamic Stochastic Model Averaging) e GSM (Generalized Stochastic Model Averaging) sono entrambi metodi per la media del modello bayesiano. Entrambi si basano sull'idea di utilizzare una media ponderata di più modelli, in cui i pesi sono determinati dalla probabilità a posteriori di ciascun modello dati i dati.

La differenza principale tra DSMA e GSM sta nel modo in cui vengono calcolate le probabilità a posteriori del modello componente nella classe del modello. Mentre in DSMA vengono stimati con il campionamento di importanza bayesiana. I metodi Monte Carlo della catena di Markov più complessi ed efficienti vengono invece applicati dal GSM. Sfruttano una rappresentazione mista di un modello a priori che risulta in una catena di Markov sullo spazio modello avente la distribuzione target come distribuzione invariante. Lo schema MCMC utilizzato dal GSM prevede lo spostamento tra modelli di diverse dimensioni, il che implica l'aggiornamento di entrambi i coefficienti del modello. e il vettore indicatore di selezione del modello. Tuttavia, il GSM fornisce stime a posteriori di parametri e/o previsioni coerenti. sotto varie forme di errata specificazione