¿Cuál es la diferencia entre DSMA y GSM?

DSMA (Promedio del modelo estocástico dinámico) y GSM (Promedio del modelo estocástico generalizado) son métodos para promediar el modelo bayesiano. Ambos se basan en la idea de utilizar un promedio ponderado de múltiples modelos, donde los pesos están determinados por la probabilidad posterior de cada modelo dados los datos.

La principal diferencia entre DSMA y GSM está en la forma en que se calculan las probabilidades posteriores del modelo componente en la clase de modelo. Mientras que en DSMA se estiman con muestreo de importancia bayesiano. En su lugar, GSM aplica métodos Monte Carlo de cadena de Markov más complejos y eficientes. Explotan una representación mixta de modelos anteriores que da como resultado una cadena de Markov en el espacio modelo que tiene la distribución objetivo como distribución invariante. El esquema MCMC empleado por GSM implica moverse entre modelos de diferentes dimensiones, lo que implica actualizar ambos coeficientes del modelo. y el vector indicador de selección de modelo. Sin embargo, GSM proporciona estimaciones posteriores de parámetros y/o predicciones que son consistentes. bajo diversas formas de especificación errónea