Bayes Faktörü, Bayesci Bilgi Ölçütü ve Sapma Bilgi Ölçütü Kullanımıyla Bayesci Model Seçiminin Bir Uygulaması

Authors : Mutlu KAYA, Emel ÇANKAYA

Pages : 25-41

View : 12 | Download : 7

Publication Date : 2013-07-15

Article Type : Research Paper

Abstract :İstatistiksel modelleme çalışmalarında, artan ileri teknoloji ve metodolojik gelişmeler sayesinde veriyi ürettiği varsayılan alternatif modeller oluşturabilmek mümkün olmaktadır. Dolayısıyla, mevcut rakip modeller arasından “en iyi” olanı seçme işlemi, modelleme sürecine dahil edilmesi gereken önemli aşamalardan biri olarak ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada, istatistiksel model seçimi probleminin Bayesci yaklaşımla çözümünde tercih edilen Bayes faktörü tanıtılmış, analitik olarak hesaplanmasının mümkün olmadığı durumlarda kullanılabilen Bayesci Bilgi Ölçütü (BIC) yanı sıra Markov Zincir Monte Carlo (MCMC) simülasyonuna dayalı Carlin ve Chib yöntemi açıklanmıştır. Ayrıca Bayes faktöründen tamamen farklı prensipte çalışan ve son yıllarda model seçimi uygulamalarında sıklıkla kullanılan Sapma Bilgi Ölçütü (DIC) ayrıntılı olarak anlatılmıştır. Bir yarı-parametrik modelleme örneği olan kuantal modellemenin, literatürdeki bir uygulaması sonucu ortaya çıkan alternatif iki model Bayes faktörü, BIC ve DIC kullanılarak kıyaslanmıştır.
Keywords : Bayes faktörü, Carlin ve Chib yöntemi, DIC, MCMC, BIC