Câu hỏi được gắn thẻ «metropolis-hastings»

Tôi đã cố gắng tìm hiểu các phương pháp MCMC và đã đi qua các mẫu của Metropolis Hastings, Gibbs, Tầm quan trọng và Từ chối. Mặc dù một số trong những khác biệt này là rõ ràng, ví dụ, làm thế nào Gibbs là một trường hợp đặc biệt …

36 mcmc  monte-carlo  gibbs  metropolis-hastings  importance-sampling 

Khi tôi mã hóa một mô phỏng Monte Carlo cho một số vấn đề và mô hình đủ đơn giản, tôi sử dụng một mẫu giáo khoa Gibbs rất cơ bản. Khi không thể sử dụng lấy mẫu Gibbs, tôi viết mã cho sách giáo khoa Metropolis-Hastings tôi đã học …

21 bayesian  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Tôi đang đọc về MCMC thích ứng (xem, ví dụ, Chương 4 của Sổ tay của Markov Chain Monte Carlo , biên tập Brooks và cộng sự, 2011; và cả Andrieu & Thoms, 2008 ). Kết quả chính của Roberts và Rosenthal (2007) là nếu sơ đồ thích ứng thỏa …

20 simulation  mcmc  random-generation  metropolis-hastings 

Tôi vừa mới đọc một số bài về lấy mẫu Gibbs và thuật toán của Metropolis Hastings và có một vài câu hỏi. Theo tôi hiểu, trong trường hợp lấy mẫu Gibbs, nếu chúng ta gặp vấn đề đa biến lớn, chúng ta lấy mẫu từ phân phối có điều …

20 bayesian  sampling  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Tôi đã đọc Blog của Christian Robert hôm nay và khá thích thuật toán mới của Metropolis-Hastings mà anh ấy đang thảo luận. Nó có vẻ đơn giản và dễ thực hiện. Bất cứ khi nào tôi mã hóa MCMC, tôi có xu hướng gắn bó với các thuật toán …

20 mcmc  metropolis-hastings 

Có nhiều loại thuật toán MCMC khác nhau: Thủ đô-Hastings Vượn Lấy mẫu quan trọng / từ chối (liên quan). Tại sao người ta sẽ sử dụng lấy mẫu Gibbs thay vì Metropolis-Hastings? Tôi nghi ngờ có những trường hợp khi suy luận có thể dễ dàng hơn với việc …

20 bayesian  simulation  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Giả sử tôi có một hàm mà tôi muốn tích hợp Tất nhiên, giả sử về 0 tại các điểm cuối, không có lỗ hổng, chức năng đẹp. Một cách mà tôi đã đấu tranh là sử dụng thuật toán Metropolis-Hastings để tạo danh sách các mẫu từ phân phối …

16 simulation  monte-carlo  metropolis-hastings  numerical-integration 

Tôi đã xem qua tài liệu Stan có thể tải về từ đây . Tôi đặc biệt quan tâm đến việc họ thực hiện chẩn đoán Gelman-Rubin. Bài báo gốc Gelman & Rubin (1992) xác định hệ số giảm quy mô tiềm năng (PSRF) như sau: Hãy Xi,1,…,Xi,NXi,1,…,Xi,NX_{i,1}, \dots , …

16 mcmc  convergence  gibbs  metropolis-hastings  stan 

Trong vài tuần qua, tôi đã cố gắng tìm hiểu MCMC và thuật toán của Metropolis-Hastings. Mỗi lần tôi nghĩ tôi hiểu điều đó tôi lại nhận ra mình sai. Hầu hết các ví dụ mã tôi tìm thấy trên mạng thực hiện một cái gì đó không phù hợp …

15 mcmc  metropolis-hastings 

Đi bộ ngẫu nhiên Metropolis-Hasitings với đề xuất đối xứng có thuộc tính xác suất chấp nhậnq(x|y)=g(|y−x|)q(x|y)=g(|y−x|)q(x|y)= g(|y-x|) P(accept y)=min{1,f(y)/f(x)}P(accept y)=min{1,f(y)/f(x)}P(accept\ y) = \min\{1, f(y)/f(x)\} không phụ thuộc vào đề xuất .g(⋅)g(⋅)g(\cdot) Điều đó có nghĩa là tôi có thể thay đổi như là một hàm của hiệu suất trước …

14 mcmc  metropolis-hastings 

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 

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 

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 

Tôi cần phải thực hiện một mô phỏng để đánh giá tích phân của hàm 3 tham số, chúng ta nói , có công thức rất phức tạp. Nó được yêu cầu sử dụng phương pháp MCMC để tính toán nó và thực hiện thuật toán Metropolis-Hastings để tạo ra …

11 mcmc  metropolis-hastings 

Tôi đã gặp phải vấn đề mô phỏng sau: đưa ra một tập hợp của các số thực đã biết, phân phối trên được định nghĩa bởi trong đó biểu thị phần dương của . Trong khi tôi có thể nghĩ về một bộ lấy mẫu của Metropolis-Hastings nhắm mục …

9 simulation  algorithms  random-generation  computational-statistics  metropolis-hastings