Câu hỏi được gắn thẻ «monte-carlo»

Tôi đang cố gắng tìm hiểu hoạt động bên trong của Hamiltonian Monte Carlo (HMC), nhưng không thể hiểu đầy đủ phần này khi chúng ta thay thế sự tích hợp thời gian xác định bằng một đề xuất của Hắc thạch. Tôi đang đọc bài viết giới thiệu tuyệt …

9 mcmc  monte-carlo  hmc 

Giả sử chúng ta muốn tính toán một số kỳ vọng: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Giả sử chúng ta muốn ước tính điều này bằng cách sử dụng mô phỏng Monte Carlo. EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx \frac1{RS}\sum_{r=1}^R\sum_{s=1}^Sf(x^{r,s},y^r) NHƯNG giả sử việc rút mẫu từ cả hai bản phân phối là rất tốn kém, do đó …

9 optimization  conditional-probability  simulation  expected-value  monte-carlo 

Tôi chưa bao giờ có một khóa học thống kê chính thức nhưng do nghiên cứu của tôi, tôi liên tục gặp các bài báo áp dụng một số khái niệm thống kê. Thông thường tôi sẽ thấy một mô tả về một quy trình Monte Carlo được áp dụng …

9 monte-carlo  random-generation 

Chuỗi Markov Monte Carlo là một phương pháp dựa trên chuỗi Markov cho phép chúng tôi lấy mẫu (trong cài đặt Monte Carlo) từ các bản phân phối không chuẩn mà chúng tôi không thể vẽ mẫu trực tiếp. Câu hỏi của tôi là tại sao chuỗi Markov là "tiên …

9 sampling  mcmc  monte-carlo  markov-chain  stochastic-approximation 

Tôi khá chắc chắn rằng tôi hiểu cách tích hợp Monte Carlo hoạt động nhưng tôi không hiểu công thức của cách nó được sử dụng để ước tính Pi. Tôi sẽ thực hiện theo quy trình được nêu trong slide thứ 5 của bản trình bày này http://homepages.inf.ed.ac.uk/im Hur2 …

9 monte-carlo  indicator-function 

Tôi muốn hiểu việc sử dụng mô phỏng Monte Carlo trong chisq.test()hàm trong R. Tôi có một biến định tính có 128 cấp độ / lớp. Cỡ mẫu của tôi là 26 (Tôi không thể lấy mẫu nhiều "cá nhân" hơn). Vì vậy, rõ ràng, tôi sẽ có một số …

9 r  chi-squared  monte-carlo 

Tôi hy vọng đây là nơi thích hợp để hỏi, nếu không cảm thấy thoải mái để chuyển nó đến một diễn đàn phù hợp hơn. Bây giờ tôi đã tự hỏi làm thế nào để xử lý các chức năng có thể tích hợp không vuông với Tích hợp …

9 monte-carlo  numerical-integration 

Tôi đang cố gắng tính toán khả năng cận biên cho một mô hình thống kê theo phương pháp Monte Carlo: f(x)=∫f(x∣θ)π(θ)dθf(x)=∫f(x∣θ)π(θ)dθf(x) = \int f(x\mid\theta) \pi(\theta)\, d\theta Khả năng được xử lý tốt - trơn tru, log-lõm - nhưng chiều cao. Tôi đã thử lấy mẫu quan trọng, nhưng kết …

9 monte-carlo  likelihood  marginal 

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 

Tôi hiện đang ước tính một mô hình biến động ngẫu nhiên bằng các phương pháp Markov Chain Monte Carlo. Qua đó, tôi đang thực hiện các phương pháp lấy mẫu Gibbs và Metropolis. Giả sử tôi lấy trung bình của phân phối sau thay vì một mẫu ngẫu nhiên …

9 mcmc  monte-carlo  gibbs  point-estimation  rao-blackwell 

Tôi đang tham gia một khóa học về phương pháp Monte Carlo và chúng tôi đã học phương pháp Lấy mẫu từ chối (hoặc Chấp nhận từ chối lấy mẫu) trong bài giảng trước. Có rất nhiều tài nguyên trên web cho thấy bằng chứng của phương pháp này nhưng …

9 sampling  monte-carlo  rejection-sampling 

Từ những gì tôi đã đọc Hamiltonian Monte Carlo là MCMCphương pháp "goto" khi vấn đề của bạn là chiều cao. Thực tế mà nói, có bao nhiêu kích thước 10, 100, 1.000, 10.000, 100.000, ... là quá nhiều? Chi phí tính toán chắc chắn sẽ trở thành một vấn …

9 autocorrelation  mcmc  monte-carlo  dimensionality-reduction 

Tôi đang xem xét khoảng cách Euclide tối thiểu dự kiến ​​giữa các điểm thống nhất ngẫu nhiên và điểm gốc thay đổi như thế nào khi chúng ta tăng mật độ của các điểm ngẫu nhiên ( điểm trên một đơn vị hình vuông ) xung quanh gốc. Tôi …

8 r  expected-value  monte-carlo  uniform  minimum 

Tôi đang đọc một bài viết giới thiệu tuyệt vời về HMC của Giáo sư Michael Betancourt, nhưng bị mắc kẹt trong việc hiểu làm thế nào để chúng ta đi về sự lựa chọn phân phối động lượng. Tóm lược Ý tưởng cơ bản của HMC là giới thiệu …

8 mcmc  monte-carlo  hmc 

Bất kỳ chuyên gia Monte Carlo của chúng tôi có thể giải thích những kỳ vọng "bất ngờ" ở cuối câu trả lời này không? Ex post facto tóm tắt các câu hỏi khác / câu trả lời: nếu là IID biến ngẫu nhiên và sự mong đợi E [ …

8 probability  simulation  expected-value  monte-carlo