Проводились ли крупномасштабные исследования методов MCMC, сравнивающих производительность нескольких различных алгоритмов с набором тестовых плотностей? Я думаю о чем-то эквивалентном статье Риоса и Сахинидиса (2013), которая представляет собой тщательное сравнение большого количества...
Я только начал учиться использовать Стэн и rstan. Если я не всегда был озадачен тем, как работают JAGS / BUGS, я думал, что вы всегда должны были определять какое-то предварительное распределение для каждого параметра в модели, из которой нужно извлечь. Похоже, что вам не нужно делать это в Stan на...
Я использую сэмплер Metropolis (C ++) и хочу использовать предыдущие образцы для оценки степени сходимости. Я обнаружил одну простую в использовании диагностику - диагностику Гьюке , которая вычисляет разницу между двумя значениями выборки, деленную на оцененную стандартную ошибку. Стандартная...
Есть ли хорошие обзоры (обзоры, книги) о различных применениях цепи Маркова Монте-Карло (MCMC)? Я видел Марковскую цепь Монте-Карло на практике , но эта книга кажется немного старой. Есть ли еще книги с обновлениями по различным приложениям MCMC в таких областях, как машинное обучение, компьютерное...
Случайная прогулка Метрополис-Хаситингс с симметричным предложением q(x|y)=g(|y−x|)q(x|y)=g(|y−x|)q(x|y)= g(|y-x|) обладает свойством вероятности принятия P(accept y)=min{1,f(y)/f(x)}P(accept y)=min{1,f(y)/f(x)}P(accept\ y) = \min\{1, f(y)/f(x)\} не зависит от предложения g(⋅)g(⋅)g(\cdot) ....
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...
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...
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...
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»...
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 ....
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...
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...
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...
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...
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...
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,...
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,...
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. (...
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...
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...