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.

1
Как интерпретировать автокорреляционный график в MCMC
Я знакомлюсь с байесовской статистикой, читая книгу Джона К. Крушке « Анализ байесовских данных» , также известную как «книга щенков». В главе 9 иерархические модели представлены на этом простом примере: и наблюдения Бернулли составляют 3 монеты, каждая из которых состоит из 10 сальто. Один показывает 9 голов, другой 5 голов, …
1
Путаница с lmer и p-значениями: как p-значения из пакета memisc сравниваются с MCMC?
У меня сложилось впечатление, что функция lmer()в lme4пакете не производит p-значения (см. lmerP-значения и все такое ). Я использую MCMC сгенерированных значений р вместо как на этот вопрос: Значительный эффект в lme4смешанной модели и на этот вопрос: Не удается найти р-значения в выводе из lmer()в lm4пакете вR . Недавно я …
1
Как я могу оптимизировать вычислительную эффективность при многократной подгонке сложной модели к большому набору данных?
У меня проблемы с производительностью при использовании MCMCglmmпакета в R для запуска модели смешанных эффектов. Код выглядит так: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter, ,burnin=burn, verbose=F) В данных содержится около 20 000 наблюдений, которые сгруппированы примерно в 200 школах. Я удалил все неиспользуемые переменные из фрейма данных и …
2
Методы MCMC - сжигание образцов?
В методах MCMC я продолжаю читать о burn-inвремени или количестве образцов до "burn". Что это такое и зачем это нужно? Обновить: Как только MCMC стабилизируется, останется ли он стабильным? Как понятие burn-inвремени связано с понятием времени смешивания?
12 sampling  mcmc 
2
Обеспечивает ли MCMC выполнение детального баланса стационарное распределение?
Я предполагаю, что понимаю уравнение условия детального баланса, в котором говорится, что для вероятности перехода и стационарного распределения π марковская цепь удовлетворяет подробному балансу, если q ( x | y ) π ( y ) = q ( y | x ) π ( х ) ,qqqππ\piq(x|y)π(y)=q(y|x)π(x),q(x|y)π(y)=q(y|x)π(x),q(x|y)\pi(y)=q(y|x)\pi(x), это имеет больше …
5
Уменьшает ли стандартизация независимых переменных коллинеарность?
Я наткнулся на очень хороший текст о Bayes / MCMC. ИТ-специалисты предполагают, что стандартизация ваших независимых переменных сделает алгоритм MCMC (Metropolis) более эффективным, но также может снизить (мульти) коллинеарность. Это может быть правдой? Это то, что я должен делать как стандарт . (Извините). Крушке 2011, Анализ байесовских данных. (AP) редактировать: …
1
Почему нам нужен график трассировки для результатов MCMC
Я читаю исследовательские работы с использованием методов MCMC, и я вижу, что большинство из них содержат графики. Зачем нам нужны трассировки участков в цепочке Монте-Карло Маркова? На что указывает трассировка параметров?
2
Начинающий PyMC: как на самом деле сделать выборку из подобранной модели
Я пробую очень простую модель: подгонка к нормальному, где я предполагаю, что знаю точность, и я просто хочу найти среднее. Код ниже, кажется, соответствует нормальному. Но после подгонки я хочу взять образец из модели, т.е. сгенерировать новые данные, которые похожи на мою dataпеременную. Я знаю, что могу использовать, trace("mean")чтобы получить …
12 mcmc  pymc 
2
Параметры максимального правдоподобия отклоняются от апостериорных распределений
У меня есть функция правдоподобия Л (д| θ)L(d|θ)\mathcal{L}(d | \theta) для вероятности моих данных учетом некоторых параметров модели , которые я хотел бы оценить. Принимая плоские априорные значения параметров, вероятность пропорциональна апостериорной вероятности. Я использую метод MCMC для выборки этой вероятности.dddθ ∈ RNθ∈рN\theta \in \mathbf{R}^N Глядя на полученную сходящуюся цепочку, …
2
Является ли выборка Гиббса методом MCMC?
Насколько я понимаю, это так (по крайней мере, так определяет это Википедия ). Но я нашел это утверждение Эфрона * (выделение добавлено): Марковская цепь Монте-Карло (MCMC) - это большая история успеха современной байесовской статистики. MCMC и его родственный метод «выборка Гиббса» позволяют проводить численный расчет апостериорных распределений в ситуациях, слишком …
11 mcmc  gibbs 
6
Основные ссылки на MCMC для Байесовской статистики
Я ищу некоторые статьи или книги с практическими и теоретическими примерами об основных MCMC для байесовской статистики (с R). Я никогда не изучал симуляцию, и поэтому я ищу "основную" информацию. Можете ли вы дать мне несколько рекомендаций или советов?
1
Как получить выборку Гиббса?
Я на самом деле стесняюсь спросить об этом, потому что боюсь, что меня будут перенаправлять на другие вопросы или на Википедию о выборке Гиббса, но у меня нет ощущения, что они описывают то, что под рукой. При заданной условной вероятности : p(x|y)p(x|y)p(x|y)p(x|y)x=x0x=x1y=y01434y=y12646p(x|y)y=y0y=y1x=x01426x=x13446 \begin{array}{c|c|c} p(x|y) & y = y_0 & y …
11 sampling  mcmc  gibbs 
1
Выборка Гиббса для модели Изинга
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 …
2
MCMC выборка пространства дерева решений в сравнении со случайным лесом
Случайный лес представляет собой совокупность деревьев решений , сформированных случайным образом выбирая только определенные функции для построения каждого дерева с (а иногда и расфасовке тренировочную данные). По-видимому, они хорошо учатся и обобщают. Кто-нибудь делал выборку MCMC пространства дерева решений или сравнивал их со случайными лесами? Я знаю, что в вычислительном …
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.