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3.3 Importance sampling methods for Bayesian discrimination between embedded models (Jean-Michel Marin)

29:46
 
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When? This feed was archived on June 29, 2023 09:11 (9M ago). Last successful fetch was on August 01, 2022 18:06 (1+ y ago)

Why? Flux inactif status. Nos serveurs ont été incapables de récupérer un flux de podcast valide pour une période prolongée.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

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We survey some approaches on the approximation of Bayes factors used in Bayesian model choice and propose a new one. Our focus here is on methods that are based on importance sampling strategies, rather than variable dimension techniques like reversible jump MCMC, including : crude Monte Carlo, MLE based importance sampling, bridge and harmonic mean sampling, Chib?s method based on the exploitation of a functional equality, as well as a revisited Savage-Dickey?s approximation. We demonstrate in this survey how all these methods can be efficiently implemented for testing the significance of a predictive variable in a probit model. Finally, we compare their performances on a real dataset. This is a joint work with Christian P. Robert.
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