베이지안 모수 추정값

"최대차이 모형" 보고서의 "베이지안 모수 추정값" 섹션에는 모형 효과에 대한 결과가 제공됩니다. 이 섹션은 계층적 Bayes 모형에만 사용할 수 있습니다. 추정값은 개체 수준 공변량을 가능도 함수에 통합하고 모수에 미치는 영향을 직접 추정하는 계층적 Bayes 적합을 기반으로 합니다. 개체 수준 공변량은 적응형 Bayes 방법과 Metropolis-Hastings 방법을 통합한 버전의 알고리즘을 사용하여 추정됩니다(Train 2001 설명 참조). 각 모형 효과에 대해 사후 평균과 분산이 계산됩니다. 또한 이 알고리즘은 모형 효과 모수의 개체별 추정값을 제공합니다. 자세한 내용은 개체 추정값 저장에서 확인하십시오.

추정 프로세스 중에 모수 추정값의 고유 벡터가 각 개체에 할당되며, 기본적으로 추정값을 임의 효과 및 공변량으로 처리합니다. 개체에 대한 계수 벡터는 임의의 평균과 공분산 행렬을 갖는 다변량 정규 분포를 따른다고 가정합니다. 주어진 개체의 효용 모수에 대한 가능도 함수는 선택 집합의 속성이 주어진 선택 집합 내에서 각 개체의 선호도에 대한 다항 로짓 모형을 기반으로 합니다. 주어진 개체의 계수 벡터에 대한 사전 분포는 평균이 0이고 각 개체에 대해 동일한 분산의 대각 공분산 행렬을 갖는 정규 분포입니다. 공분산 행렬은 대각 항목이 동일한 대각 척도 행렬을 갖는 역 Wishart 분포를 따른다고 가정합니다.

각 개체에 대해 체인 시작 부분의 번인 반복 수가 무시됩니다. 기본적으로 이 수는 시작 창에 지정된 베이지안 반복 수의 절반과 같습니다.

그림 5.14 베이지안 모수 추정값 보고서 

항

모형 항입니다.

사후 평균

항 계수에 대한 모수 추정값입니다. 번인 기간 이후의 각 반복에 대해 개체별 계수 추정값 평균이 계산됩니다. 사후 평균은 이러한 평균의 평균입니다.

팁: 각 반복에 대한 개별 추정값을 보려면 빨간색 삼각형의 "Bayes 체인 저장" 옵션을 선택합니다.

사후 표준편차

번인 후 반복에 대한 개체별 추정값 평균의 표준편차입니다.

개체 표준편차

사후 평균에 대한 개체별 추정값의 표준편차입니다.

팁: 개별 추정값을 보려면 빨간색 삼각형의 "개체 추정값 저장" 옵션을 선택합니다.

총 반복 수

번인 기간을 포함하여 수행된 총 반복 수입니다.

번인 반복 수

무시되는 번인 반복 수입니다. 이 수는 시작 창에 지정된 베이지안 반복 수의 절반과 같습니다.

응답자 수

개체 수입니다.

번인 후 평균 로그 가능도

번인 기간 후 얻은 값에 대해 계산된 로그 가능도 함수의 평균입니다.