Вопросы с тегом «mcmc»

Марковская цепь Монте-Карло (MCMC) относится к классу методов для генерации выборок из целевого распределения путем генерации случайных чисел из марковской цепи, стационарное распределение которой является целевым распределением. Методы MCMC обычно используются, когда более прямые методы для генерации случайных чисел (например, метод инверсии) невозможны. Первым методом MCMC был алгоритм Метрополиса, позднее модифицированный по алгоритму Метрополиса-Гастингса.

4
Подходят ли методы, основанные на MCMC, когда доступна максимальная апостериорная оценка?
Я заметил, что во многих практических применениях методы, основанные на MCMC, используются для оценки параметра, даже если апостериорный является аналитическим (например, потому что приоры были сопряженными). Для меня имеет смысл использовать MAP-оценки, а не MCMC-оценки. Может ли кто-нибудь указать, почему MCMC все еще является подходящим методом при наличии аналитического апостериора?
3
Выполнение MCMC: используйте jags / stan или реализуйте это самостоятельно
Я новичок в исследованиях Байесовской статистики. Я слышал от исследователей, что байесовские исследователи лучше внедряют MCMC, а не используют такие инструменты, как JAGS / Stan. Могу ли я спросить, в чем состоит преимущество реализации алгоритма MCMC самостоятельно (на «не совсем быстрых» языках, таких как R), кроме как для целей обучения?
13 bayesian  mcmc 
1
Гамильтониан Монте-Карло и пространства с дискретными параметрами
Я только начал строить модели в Стэн ; Чтобы познакомиться с этим инструментом, я прорабатываю некоторые из упражнений в Байесовском анализе данных (2-е изд.). В Waterbuck упражнение предполагает , что данные , с ( N , & thetas ; ) неизвестной. Поскольку гамильтониан Монте-Карло не допускает дискретных параметров, я объявил …
2
AR (1) процесс с гетероскедастическими ошибками измерения
1. Проблема У меня есть некоторые измерения переменного ytyty_t , где t=1,2,..,nt=1,2,..,Nt=1,2,..,n , для которого у меня есть распределение fyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t) полученное с помощью MCMC, которое для простоты я предполагаю, что это гауссиан среднего μtμt\mu_t и дисперсии σ2tσt2\sigma_t^2 . У меня есть физическая модель для этих наблюдений, скажем, g(t)g(t)g(t) , но …
2
Эффективный размер выборки для последующего вывода из выборки MCMC
При получении образцов MCMC для определения конкретного параметра, каковы хорошие ориентиры для минимального количества эффективных образцов, к которым следует стремиться? И меняется ли этот совет по мере того, как модель становится более или менее сложной?
1
Могу ли я полуавтоматизировать диагностику сходимости MCMC для установки длины выгорания?
Я хотел бы автоматизировать выбор выгорания для цепочки MCMC, например, удалив первые n строк на основе диагностики сходимости. В какой степени этот шаг можно безопасно автоматизировать? Даже если я все еще дважды проверю автокорреляцию, трассировку mcmc и pdf, было бы неплохо автоматизировать выбор длины записи. Мой вопрос общий, но было …
13 r  bayesian  mcmc 
3
Понимание MCMC: какой будет альтернатива?
Изучение байесовской статистики в первый раз; как угол к пониманию MCMC я задавался вопросом: делает ли он что-то, что принципиально не может быть сделано по-другому, или это просто делает что-то гораздо более эффективное, чем альтернативы? В качестве иллюстрации предположим, что мы пытаемся вычислить вероятность наших параметров с учетом данных учетом …
13 bayesian  mcmc 
1
Понимание MCMC и алгоритма Метрополис-Гастингс
В последние несколько дней я пытался понять, как работает Марковская цепь Монте-Карло (MCMC). В частности, я пытался понять и реализовать алгоритм Метрополис-Гастингс. Пока я думаю, что у меня есть общее представление об алгоритме, но есть пара вещей, которые мне еще не ясны. Я хочу использовать MCMC для подгонки некоторых моделей …
2
MCMC сходится к одному значению?
Я пытаюсь подобрать иерархическую модель, используя jags и пакет rjags. Моя переменная результата - у, которая представляет собой последовательность испытаний Бернулли. У меня есть 38 человек, которые выступают в двух категориях: P и M. На основании моего анализа, у каждого выступающего есть вероятность успеха в категории P из и вероятность …
1
MCMC с алгоритмом Метрополис-Гастингс: выбор предложения
Мне нужно сделать симуляцию, чтобы оценить интеграл от трехпараметрической функции, скажем, , которая имеет очень сложную формулу. Предлагается использовать метод MCMC для его вычисления и реализации алгоритма Метрополиса-Гастингса для генерации значений, распределенных как , и было предложено использовать 3-х переменную нормаль в качестве распределения предложения. Читая некоторые примеры об этом, …
1
Почему избыточное среднее значение параметризации ускоряет Гиббс MCMC?
В книге Gelman & Hill (2007) (Анализ данных с использованием регрессионных и многоуровневых / иерархических моделей) авторы утверждают, что включение избыточных средних параметров может помочь ускорить MCMC. Данный пример - это не вложенная модель "симулятора полета" (уравнение 13.9): YяγJδК∼ N( μ + γj [ i ]+ δк [ я ], …
2
Надежность режима из образца MCMC
В своей книге «Анализ байесовских данных» Джон Крушке утверждает, что при использовании JAGS из R ... оценка режима из выборки MCMC может быть довольно нестабильной, поскольку оценка основана на алгоритме сглаживания, который может быть чувствителен к случайным ударам и пульсациям в выборке MCMC. ( Выполнение байесовского анализа данных , стр. …
12 bayesian  mcmc  mode 
1
MCMC; Можем ли мы быть уверены, что у нас есть «чистый» и «достаточно большой» образец сзади? Как это может работать, если мы не?
Обращаясь к этой теме: Как бы вы объяснили Маркову цепь Монте-Карло (MCMC) непрофессионалу? , Я могу видеть, что это комбинация цепей Маркова и Монте-Карло: цепь Маркова создается с апостериорным в качестве инвариантного предельного распределения, а затем рисуются монте-карло (зависимые) из предельного распределения (= нашего апостериорного). Допустим (я знаю, что я …
12 mcmc 
1
Когда мне следует беспокоиться о парадоксе Джеффриса-Линдли в выборе байесовской модели?
Я рассматриваю большое (но конечное) пространство моделей различной сложности, которые я исследую с помощью RJMCMC . Приоритет вектора параметров для каждой модели достаточно информативен. В каких случаях (если таковые имеются) я должен беспокоиться о парадоксе Джеффриса-Линдли в пользу более простых моделей, когда одна из более сложных моделей будет более подходящей? …
2
Когда MCMC полезен?
У меня возникли проблемы с пониманием, в какой ситуации подход MCMC действительно полезен. Я рассматриваю игрушечный пример из книги Крушке «Анализ байесовских данных: учебник по R и BUGS». До сих пор я понимал, что нам нужно целевое распределение, пропорциональное , чтобы иметь выборку . Однако, мне кажется, что как только …
12 mcmc 
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.