Особый тип алгоритма Монте-Карло цепи Маркова (MCMC), используемый для моделирования сложных распределений вероятностей. Он подтвержден теорией цепей Маркова и предлагает широкий спектр возможных реализаций.
Я пытался изучить методы MCMC и наткнулся на выборку Metropolis Hastings, Gibbs, Важность и Отклонение. Хотя некоторые из этих различий очевидны, т. Е. То, как Гиббс является особым случаем Метрополиса Гастингса, когда у нас есть полные условия, другие менее очевидны, например, когда мы хотим...
Когда я кодирую симуляцию Монте-Карло для какой-то проблемы, и модель достаточно проста, я использую очень простую выборку из учебника Гиббса. Когда невозможно использовать выборку Гиббса, я пишу учебник «Метрополис-Гастингс», который я выучил много лет назад. Единственная мысль, которую я ему даю,...
Существуют различные виды алгоритмов MCMC: Метрополис-Гастингс Gibbs Важность / отклонение выборки (связано). Зачем использовать выборку Гиббса вместо Метрополис-Гастингс? Я подозреваю, что бывают случаи, когда при выборке Гиббса можно сделать вывод лучше, чем при работе с Метрополис-Гастингс, но я...
Я читаю об адаптивном MCMC (см., Например, главу 4 « Справочника цепи Маркова Монте-Карло» , изд. Brooks et al., 2011; а также Andrieu & Thoms, 2008 ). Основной результат Roberts and Rosenthal (2007) состоит в том, что если схема адаптации удовлетворяет исчезающему условию адаптации (плюс...
Сегодня я читал блог Кристиана Роберта, и мне очень понравился новый алгоритм Метрополиса-Гастингса, который он обсуждал. Это казалось простым и легким в реализации. Всякий раз, когда я кодирую MCMC, я склонен придерживаться очень простых алгоритмов MH, таких как независимые движения или случайные...
Я только что прочитал о выборке Гиббса и алгоритме Метрополиса Гастингса и у меня есть пара вопросов. Насколько я понимаю, в случае выборки Гиббса, если у нас большая многомерная задача, мы выбираем из условного распределения, то есть выбираем одну переменную, сохраняя все остальные фиксированными,...
Я просматривал документацию Стэна, которую можно скачать отсюда . Я был особенно заинтересован в их реализации диагностики Гельмана-Рубина. Оригинальная статья Gelman & Rubin (1992) определяет потенциальный коэффициент уменьшения масштаба (PSRF) следующим образом: Пусть быть я й пробы цепь...
Предположим, у меня есть функция которую я хочу интегрировать Конечно, предполагая, что стремится к нулю в конечных точках, нет сбоев, хорошая функция. Один из способов , который я теребил является использование алгоритма Метрополиса-Гастингса , чтобы создать список образцов от распределения...
За последние несколько недель я пытался понять MCMC и алгоритм (ы) Метрополис-Гастингс. Каждый раз, когда я думаю, что понимаю это, я понимаю, что я неправ. Большинство примеров кода, которые я нахожу онлайн, реализуют то, что не согласуется с описанием. то есть: они говорят, что они реализуют...
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) ....
Я пытался понять алгоритм Метрополиса-Гастингса, чтобы написать код для оценки параметров модели (т.е. е( х ) = а * хе(Икс)знак равноa*Иксf(x)=a*x ). Согласно библиографии алгоритм Метрополиса-Гастингса имеет следующие этапы: Сгенерировать YT∼ д( у| ИксT)YT~Q(Y|ИксT)Y_t \sim q(y|x^t) Икст + 1= {...
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...
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...
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 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...
Я столкнулся со следующей проблемой моделирования: для заданного набора известных действительных чисел распределение по { - 1 , 1 } d определяется как P ( X = ( x 1 , … , x d) ) ) ∝ ( x 1 ω 1 + … + x d ω d ) + где ( z ){ ω1, ... , ωd}{ω1,…,ωd}\{\omega_1,\ldots,\omega_d\}{ - 1 , 1...
Я попытался смоделировать из двумерной плотности используя алгоритмы Метрополиса в R, и мне не повезло. Плотность может быть выражена как , где - распределение Сингх-Маддалар ( х , у)п(Икс,Y)p(x,y)р ( у| х)р(х)п(Y|Икс)п(Икс)p(y|x)p(x)р ( х )п(Икс)p(x) p ( x ) = a qИкса - 1бa( 1 + ( хб)a)1 +...