AI 词汇表

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Bayesian Calibration

一种使用贝叶斯推断来估计模型参数的校准方法，它结合了先验知识和观测数据来量化不确定性。

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Likelihood Function

在给定模型参数特定值的情况下，衡量观测到该数据概率的函数，是贝叶斯推断的核心。

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Markov Chain Monte Carlo (MCMC)

一类采样算法，用于从复杂分布中生成样本，以在贝叶斯校准中近似后验分布。

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Credible Interval

包含参数后验分布指定比例的概率区间，是贝叶斯统计中与置信区间等价的概念。

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Hierarchical Bayesian Model

一种具有多层级参数结构的贝叶斯模型，其中超参数控制着低层级参数的分布。

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Posterior Predictive Distribution

通过以后验分布为权重对预测进行加权，从而整合参数不确定性，得出的未来预测分布。

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Conjugate Prior

一种与后验分布属于同一分布族的先验分布，可以在数学上简化贝叶斯推断。

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Bayes Factor

边际似然度的比值，用于定量比较不同的贝叶斯模型，以进行模型选择和验证。

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哈密顿蒙特卡洛

使用哈密顿力学的高级MCMC算法，用于在复杂贝叶斯模型中高效探索参数空间。

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后验预测检验

通过比较观测数据与从后验分布模拟的预测来评估模型拟合度的诊断验证方法。

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贝叶斯模型平均

结合多个模型的预测，按后验概率加权，以减少模型不确定性的方法。

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先验预测分布

仅基于参数先验分布的预测分布，用于验证初始知识的一致性。