Câu hỏi được gắn thẻ «mcmc»

Chuỗi Markov Monte Carlo (MCMC) đề cập đến một lớp phương pháp để tạo mẫu từ phân phối mục tiêu bằng cách tạo số ngẫu nhiên từ Chuỗi Markov có phân phối cố định là phân phối đích. Các phương thức MCMC thường được sử dụng khi nhiều phương thức trực tiếp hơn để tạo số ngẫu nhiên (ví dụ: phương pháp đảo ngược) là không khả thi. Phương pháp MCMC đầu tiên là thuật toán Metropolis, sau đó được sửa đổi thành thuật toán Metropolis-Hastings.

2
Tại sao có khuyến nghị chống lại việc sử dụng Jeffreys hoặc các linh mục dựa trên entropy cho người lấy mẫu MCMC?
Trên trang wiki của họ , các nhà phát triển của bang Stan: Một số nguyên tắc chúng ta không thích: bất biến, Jeffreys, entropy Thay vào đó, tôi thấy rất nhiều khuyến nghị phân phối bình thường. Cho đến nay tôi đã sử dụng các phương pháp Bayes không …
11 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 
1
R / mgcv: Tại sao các sản phẩm tenor te () và ti () tạo ra các bề mặt khác nhau?
Các mgcvgói cho Rcó hai chức năng cho phù hợp tương tác sản phẩm tensor: te()và ti(). Tôi hiểu sự phân công lao động cơ bản giữa hai người (phù hợp với sự tương tác phi tuyến tính so với việc phân tách tương tác này thành các hiệu ứng …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
5
Thuật toán đô thị Hastings
Tôi cần nghiên cứu các phương pháp Markov Chain Monte Carlo, để cụ thể hơn, tôi cần nghiên cứu thuật toán của Metropolis Hastings và tất cả về nó giống như các tiêu chí hội tụ. Ai có thể kê cho tôi một cuốn sách, một tờ giấy hoặc một …
11 references  mcmc 
2
Kiểm duyệt / Cắt bớt trong JAGS
Tôi có một câu hỏi về cách phù hợp với vấn đề kiểm duyệt trong JAGS. Tôi quan sát một hỗn hợp bivariate bình thường trong đó các giá trị X có lỗi đo. Tôi muốn mô hình hóa 'phương tiện' thực sự của các giá trị bị kiểm duyệt …
2
Sách giáo khoa lấy mẫu từ đô thị
Tôi có kinh nghiệm thực tế khá tốt với việc lấy mẫu của Metropolis-Hastings và Gibbs, nhưng tôi muốn có được sự hiểu biết toán học tốt hơn về các thuật toán này. Một số sách giáo khoa hoặc bài báo tốt chứng minh tính đúng đắn của các bộ …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.