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 ....
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∼...
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...
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...
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,...
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...
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 )...
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...
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...
Я хочу реализовать (в R) следующую очень простую динамическую линейную модель, для которой у меня есть 2 неизвестных изменяющихся во времени параметра (дисперсия ошибки наблюдения и дисперсия ошибки состояния ). ε 2 тε1Tϵt1\epsilon^1_tε2Tϵt2\epsilon^2_t YTθт + 1знак равнознак равноθT+ ϵ1TθT+...
На своей вики-странице разработчики Стэна заявляют: Некоторые принципы нам не нравятся: инвариантность, Джеффрис, энтропия Вместо этого я вижу много нормальных рекомендаций по распространению. До сих пор я использовал байесовские методы, которые не основывались на выборке, и был отчасти рад, что...
Отладка программ MCMC общеизвестно сложна. Трудность возникает из-за нескольких проблем, некоторые из которых: (а) Циклическая природа алгоритма Мы итеративно рисуем параметры, зависящие от всех остальных параметров. Таким образом, если реализация не работает должным образом, трудно выделить...
Учитывая формулу для оценки MAP параметра. Почему необходим подход MCMC (или аналогичный), не могу ли я просто взять производную, установить ее в ноль, а затем решить для...
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...
mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...
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 :...
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...
Я продолжаю читать о необходимости проверки автокорреляции в MCMC. Почему важно, чтобы автокорреляция была низкой? Что это измеряет в контексте
Мне нужно изучить методы Марковской цепочки Монте-Карло, чтобы быть более конкретным, мне нужно изучить алгоритм Метрополиса Гастингса и все о нем, как критерии сходимости. Кто может назначить мне книгу, или газету, или веб-сайт, который объясняет этот аргумент простыми терминами, но без...
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...