Thống kê và dữ liệu lớn mcmc

1

Hamiltonian Monte Carlo và không gian tham số rời rạc

Tôi mới bắt đầu xây dựng mô hình ở stan ; để xây dựng sự quen thuộc với công cụ này, tôi đang thực hiện một số bài tập trong Phân tích dữ liệu Bayes (tái bản lần 2). Các linh dương nước tập giả định rằng các dữ liệu …

13 bayesian mcmc discrete-data stan

2

Quá trình AR (1) với các lỗi đo không đồng nhất

1. Vấn đề Tôi có một số phép đo của một biến ytyty_t , trong đó t=1,2,..,nt=1,2,..,nt=1,2,..,n , mà tôi có một bản phân phối fyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t) thu được thông qua MCMC, mà vì đơn giản tôi sẽ giả là một gaussian của trung bình μtμt\mu_t và phương sai σ2tσt2\sigma_t^2 . …

13 time-series mcmc autoregressive likelihood

1

Hiểu về đô thị-Hastings với phân phối đề xuất bất đối xứng

Tôi đã cố gắng tìm hiểu thuật toán Metropolis-Hastings để viết mã để ước tính các tham số của mô hình (tức là ). Theo thư mục, thuật toán Metropolis-Hastings có các bước sau:f( X ) = một * xf(x)= =một*xf(x)=a*x TạoYt∼ q( y| xt)Yt~q(y|xt)Y_t \sim q(y|x^t) Xt + 1= …

13 mcmc metropolis-hastings

2

Cỡ mẫu hiệu quả cho suy luận sau từ lấy mẫu MCMC

Khi lấy các mẫu MCMC để suy luận về một tham số cụ thể, các hướng dẫn tốt cho số lượng mẫu hiệu quả tối thiểu mà người ta nên nhắm đến là gì? Và, lời khuyên này có thay đổi khi mô hình trở nên phức tạp hơn hay …

13 bayesian sample-size mcmc posterior

2

Các thông số không có xác định linh mục trong Stan

Tôi mới bắt đầu học cách sử dụng Stan và rstan. Trừ khi tôi luôn bối rối về cách JAGS / BUGS hoạt động, tôi nghĩ bạn luôn phải xác định phân phối trước của một số loại cho mọi tham số trong mô hình được rút ra. Dường như …

13 mcmc prior jags graphical-model stan

1

Tôi có thể tự động hóa chẩn đoán hội tụ MCMC để thiết lập độ dài ghi?

Tôi muốn tự động hóa lựa chọn burn-in cho chuỗi MCMC, ví dụ: bằng cách xóa n hàng đầu tiên dựa trên chẩn đoán hội tụ. Đến mức nào thì bước này có thể được tự động hóa một cách an toàn? Ngay cả khi tôi vẫn kiểm tra kỹ …

13 r bayesian mcmc

3

Hiểu MCMC: sự thay thế sẽ là gì?

Học thống kê Bayes lần đầu tiên; như một góc độ để hiểu MCMC, tôi tự hỏi: nó đang làm một cái gì đó về cơ bản không thể được thực hiện theo cách khác, hay nó chỉ làm một cái gì đó hiệu quả hơn nhiều so với các …

13 bayesian mcmc

1

Hiểu về MCMC và thuật toán Metropolis-Hastings

Trong vài ngày qua, tôi đã cố gắng hiểu Markov Chain Monte Carlo (MCMC) hoạt động như thế nào. Cụ thể, tôi đã cố gắng để hiểu và thực hiện thuật toán Metropolis-Hastings. Cho đến nay tôi nghĩ rằng tôi có một sự hiểu biết tổng thể về thuật toán …

13 mcmc metropolis-hastings

1

Tại sao tham số hóa trung bình dự phòng tăng tốc Gibbs MCMC?

Trong cuốn sách của Gelman & Hill (2007) (Phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng hồi quy và mô hình đa cấp / phân cấp), các tác giả cho rằng bao gồm các tham số trung bình dự phòng có thể giúp tăng tốc MCMC. Ví dụ đã cho …

12 mcmc hierarchical-bayesian gibbs

2

Độ tin cậy của Chế độ từ mẫu MCMC

Trong cuốn sách Làm phân tích dữ liệu Bayes, John Kruschke nói rằng trong việc sử dụng JAGS từ R ... Ước tính chế độ từ mẫu MCMC có thể không ổn định vì ước tính dựa trên thuật toán làm mịn có thể nhạy cảm với các va chạm …

12 bayesian mcmc mode

1

MCMC; Chúng ta có thể chắc chắn rằng chúng ta có một mẫu '' tinh khiết '' và 'đủ lớn' 'từ phía sau không? Làm thế nào nó có thể làm việc nếu chúng ta không?

Đề cập đến chủ đề này: Làm thế nào bạn sẽ giải thích Markov Chain Monte Carlo (MCMC) cho một giáo dân? . Tôi có thể thấy rằng đó là sự kết hợp của Chuỗi Markov và Monte Carlo: chuỗi Markov được tạo ra với phân phối giới hạn dưới …

12 mcmc

1

Khi nào tôi nên lo lắng về nghịch lý Jeffreys-Lindley trong lựa chọn mô hình Bayes?

Tôi đang xem xét một không gian rộng lớn (nhưng hữu hạn) của các mô hình có độ phức tạp khác nhau mà tôi khám phá bằng cách sử dụng RJMCMC . Ưu tiên trên vectơ tham số cho mỗi mô hình là khá nhiều thông tin. Trong trường hợp …

12 bayesian model-selection mcmc prior improper-prior

2

Khi nào MCMC hữu ích?

Tôi gặp khó khăn trong việc hiểu cách tiếp cận MCMC thực sự hữu ích trong tình huống nào. Tôi đang xem qua một ví dụ về đồ chơi từ cuốn sách Kruschke "Thực hiện phân tích dữ liệu Bayes: Hướng dẫn với R và BUGS". Những gì tôi hiểu …

12 mcmc

1

Làm thế nào để giải thích âm mưu tự tương quan trong MCMC

Tôi đang làm quen với số liệu thống kê Bayes bằng cách đọc cuốn sách Phân tích dữ liệu Bayesian , của John K. Kruschke còn được gọi là "cuốn sách cún con". Trong chương 9, các mô hình phân cấp được giới thiệu với ví dụ đơn giản này: …

12 bayesian interpretation python mcmc autocorrelation

1

Nhầm lẫn về giá trị lmer và p: làm thế nào để giá trị p từ gói memisc so với MCMC?

Tôi có ấn tượng rằng hàm lmer()trong lme4gói không tạo ra giá trị p (xem lmer, giá trị p và tất cả những thứ đó ). Tôi đã sử dụng các giá trị p được tạo ra MCMC thay cho câu hỏi này: Hiệu ứng đáng kể trong lme4mô hình …

12 r mixed-model p-value mcmc lme4-nlme

Câu hỏi được gắn thẻ «mcmc»