Câu hỏi được gắn thẻ «metropolis-hastings»

Tôi đã xem qua bài viết này nơi nó nói rằng trong mẫu Gibbs, mọi mẫu đều được chấp nhận. Tôi la một chut Nhâm lân. Làm thế nào đến nếu mỗi mẫu nó chấp nhận nó hội tụ đến một phân phối cố định. Nói chung Thuật toán đô …

9 mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Tôi đã cố gắng mô phỏng từ mật độ bivariate bằng thuật toán Metropolis trong R và không gặp may. Mật độ có thể được biểu thị là , trong đó là phân phối Singh-Maddalap(x,y)p(x,y)p(x,y)p(y|x)p(x)p(y|x)p(x)p(y|x)p(x)p(x)p(x)p(x) p(x)=aqxa−1ba(1+(xb)a)1+qp(x)=aqxa−1ba(1+(xb)a)1+qp(x)=\dfrac{aq x^{a-1}}{b^a (1 + (\frac{x}{b})^a)^{1+q}} với các tham số , , và là log-normal với …

9 sampling  monte-carlo  metropolis-hastings 

Trong thuật toán của Metropolis, Hastings để lấy mẫu phân phối mục tiêu, hãy: iπTôiπi\pi_{i} là mật độ đích ở trạng thái ,Tôiii jπjπj\pi_j là mật độ mục tiêu ở trạng thái đề xuất ,jjj j ihtôi jhijh_{ij} là mật độ đề xuất để chuyển sang trạng thái với trạng …

9 mcmc  metropolis-hastings 

Tôi đã cố gắng hiểu được các vấn đề khác nhau trong các cài đặt thường xuyên sử dụng MCMC. Tôi quen thuộc rằng MCMC (hoặc Monte Carlo) được sử dụng để lắp GLMM và trong các thuật toán có thể là Monte Carlo EM. Có nhiều vấn đề thường …

8 mcmc  monte-carlo  expectation-maximization  metropolis-hastings  frequentist 

Trong chuỗi cửa hàng Monte Carlo Markov, Monte Carlo, phân phối đề xuất có thể là bất cứ thứ gì kể cả Gaussian (theo Wikipedia). Q: Động lực để sử dụng bất cứ thứ gì ngoài Gaussian là gì? Gaussian hoạt động, thật dễ dàng để đánh giá, nó nhanh …

8 sampling  mcmc  monte-carlo  metropolis-hastings 

Trong triển khai MCMC của các mô hình phân cấp, với các hiệu ứng ngẫu nhiên bình thường và Wishart trước cho ma trận hiệp phương sai của chúng, thường lấy mẫu Gibbs. Tuy nhiên, nếu chúng ta thay đổi phân phối các hiệu ứng ngẫu nhiên (ví dụ: thành …

8 mcmc  hierarchical-bayesian  metropolis-hastings 

Có nhiều phiên bản của thuật toán Metropolis Hastings thích ứng. Một được thực hiện trong chức năng Metro_Hastingscủa Rgói MHadaptive, xem ở đây . Các tài liệu tham khảo được liệt kê ở đó, Spiegelhalter et al. (2002), thật không may, không chứa một mô tả về bất kỳ …

7 r  mcmc  metropolis-hastings 

Làm thế nào có thể có được tỷ lệ chấp nhận của Metropolis-Hastings gần bằng 1 (ví dụ: khi khám phá phân phối không chính thống với phân phối đề xuất bình thường với SD quá nhỏ), sau khi hết hạn? Tôi thấy nó trong chuỗi MCMC của riêng tôi …

7 mcmc  metropolis-hastings 

Tôi biết rằng phương thức Biến đổi nghịch đảo không phải lúc nào cũng là một lựa chọn tốt để lấy mẫu từ các bản phân phối vì đây là phương pháp phân tích phụ thuộc vào hình dạng của hàm phân phối. Ví dụ, phân phối Gaussian một chiều …

7 sampling  mcmc  metropolis-hastings  rejection-sampling 

Cách đây một thời gian, Xi'an đã hỏi tương đương với cdfs của MCMC đối với pdf là gì? Câu trả lời ngây thơ sẽ là sử dụng thuật toán đô thị "gần đúng" theo mẫu Cho 1. tạo 2. lấyX(t)=x(t)X(t)=x(t)X^{(t)} = x^{(t)}Y∼q(y|x(t))Y∼q(y|x(t))Y \sim q(y|x^{(t)})X(t+1)={Yx(t) with probability otherwise.min(F(Y+ε)−F(Y−ε)F(x(t)+ε)−F(x(t)−ε),1)X(t+1)={Y with probability …

7 simulation  mcmc  cdf  metropolis-hastings