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Rh/Fragment 145 01

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Typus
Verschleierung
Bearbeiter
Hindemith
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 145, Zeilen: 1-8
Quelle: Chen et al. 2006
Seite(n): 4, Zeilen: 22-28
Alternatively, a Bayesian approach can be used to combine the prior distribution for the parameters and the likelihood, resulting in a joint posterior distribution:

[EQUATION, equivalent to equation in the source] (5.5.2)

However, the joint posterior takes a highly complicated form. Thus, it is generally not feasible to perform analytical inference based on the above posterior distribution. The MCMC approaches have typically been used to calculate the joint posterior and, of the approaches that have been proposed in the literature, Gibbs sampling is suitable for mixture models.

Alternatively, a Bayesian approach can be used to combine the prior distribution for the parameters and the likelihood, resulting in a joint posterior distribution:

[EQUATION] (3)

However the joint posterior takes a highly complicated form. Thus it is generally not feasible to perform any analytical inference based on the above posterior distribution. MCMC approaches have typically been used to calculate the joint posterior and of the approaches proposed in the literature, Gibbs sampling is suitable for mixture models

Anmerkungen

Keine Quellenangabe vorhanden. Die oben nicht dokumentierte Gleichung ist in der Dissertation equivalent zur Gleichung in der Quelle. Variablen und Verteilungen haben nur andere Namen.

Sichter
(Hindemith) Plagiatsfischer

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