Вопросы с тегом «gibbs»

Домашнее задание: Рассмотрим 1-ую модель Изинга. Пусть . это либо -1, либо +1x=(x1,...xd)x=(x1,...xd)x = (x_1,...x_d)xixix_i π(x)∝e∑39i=1xixi+1π(x)∝e∑i=139xixi+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} Разработайте алгоритм выборки Гиббса, чтобы генерировать выборки приблизительно из целевого распределения .π(x)π(x)\pi(x) Моя попытка: Произвольно выбирайте значения (либо -1, либо 1), чтобы заполнить вектор . Так что, возможно, . Так что это …

11 self-study  sampling  mcmc  gibbs 

Похоже, что полные условия часто довольно трудно получить, но программы, такие как JAGS и BUGS, получают их автоматически. Может кто-нибудь объяснить, как они алгоритмически генерируют полные условия для любой произвольной спецификации модели?

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

Я наткнулся на эту статью, где говорится, что в выборке Гиббса принимается каждый образец. Я немного смущен. Как получится, если каждый принятый образец сходится к стационарному распределению. В общем Алгоритм Метрополиса мы принимаем как min (1, p (x *) / p (x)), где x * - точка выборки. Я предполагаю, …

9 mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Проблема: я хочу выполнить выборку Гиббса, чтобы вывести некоторую апостериорную часть по большому набору данных. К сожалению, моя модель не очень проста, поэтому выборка слишком медленная. Я бы рассмотрел вариационные или параллельные подходы, но прежде чем идти так далеко ... Вопрос: Я хотел бы знать, мог ли бы я случайно …

8 sampling  bootstrap  mcmc  large-data  gibbs