प्रतिवर्ती कूद एमसीएमसी कोड (मतलब या आर)

Question

क्या किसी को अच्छी तरह से लिखे गए कोड (Matlab या R में) के बारे में पता है, जो प्रतिवर्ती कूद MCMC है? अधिमानतः विषय पर कागजात की प्रशंसा करने के लिए एक सरल डेमो आवेदन, जो प्रक्रिया को समझने में उपयोगी होगा।

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प्रति पृष्ठ 288 OpenBUGS में प्रतिवर्ती कूद MCMC को जोड़ने की चर्चा की गई है बुक्स बुक और WinBUGS की 288 है, मुझे विश्वास है, एक कूद मॉड्यूल। किसी ने भी JAGS के लिए किसी भी समान विकास के बारे में सुना है? क्या अलग-अलग आयाम करने के प्रभाव को प्राप्त करने के लिए JAGS कोड लिखने का कोई तरीका है? क्या यह केवल जरूरत से ज्यादा बड़े आयामों को परिभाषित करने का मामला है?

— Jan Galkowski

Answer 1

आरजेएमसीएमसी को 1995 में पीटर ग्रीन द्वारा पेश किया गया था जो एक प्रशस्ति पत्र क्लासिक है। उन्होंने ऑटोमैटिक आरजेएमसीएमसी के लिए ऑटोआरजे नामक एक फोरट्रान कार्यक्रम लिखा ; डेविड हस्ती के सी प्रोग्राम ऑटमिक्स के इस लिंक पर उनका पेज । स्कॉट Sisson द्वारा 2005 के एक पेपर की तालिका 1 में विभिन्न RJMCMC एल्गोरिदम के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध सॉफ़्टवेयर की एक सूची है । एक Google खोज ग्लासगो विश्वविद्यालय के एक समूह के कुछ छद्मकोड को भी खोजती है जो सिद्धांतों को समझने में उपयोगी हो सकते हैं यदि आप इसे स्वयं प्रोग्राम करना चाहते हैं।

Answer 2

किंग एट अल की पुस्तक बायेशियन एनालिसिस फॉर पॉपुलेशन इकोलॉजी । जनसंख्या पारिस्थितिकी के संदर्भ में RJMCMC का वर्णन करता है। मुझे वहां वर्णन बहुत स्पष्ट मिला और वे परिशिष्ट में आर कोड प्रदान करते हैं।

पुस्तक में एक संबद्ध वेबपृष्ठ भी है , लेकिन पुस्तक में पाया गया कुछ कोड वेबसाइट पर नहीं है।

Comments

वे RJMCMC के लिए WinBUGS कोड प्रदान करते हैं? तो, WinBUGS RJMCMC के लिए सक्षम है?

— जिज्ञासु

@ टॉमास किसी ने मेरे जवाब को संपादित किया और आर को विनब्यूज में बदल दिया। मैं जो याद करता हूं, उससे पुस्तक आर कोड प्रदान करती है।

— csgillespie

धन्यवाद। (+1) Btw, क्या आपको RJMCMC जनसंख्या पारिस्थितिकी के लिए उपयोगी लगी? मुझे अभी तक कोई उदाहरण नहीं मिला जहां यह उपयोगी हो सकता है .. मैं हमेशा मानक एमसीएमसी के साथ उदाहरण के लिए डेटा वृद्धि का उपयोग कर सकता हूं और यह मेरे लिए काम करता है। ध्यान दें कि मेरे पास पुस्तक नहीं है .. क्या यह अच्छा है?

— उत्सुक

@ टोमास मॉडल विकल्प के लिए पुस्तक RJMCMC का उपयोग करता है। मुझे वर्णन काफी अच्छा लगा। हालांकि मुझे गुस्से में RJMCMC का उपयोग करने की आवश्यकता है।

— csgillespie

"गुस्से में"?? क्या मतलब?

— उत्सुक

Answer 3

@ Onestop के उत्तर में केवल एक विवरण जोड़ें: मुझे लगता है कि Olivier Cappé (CT / RJ MCMC) द्वारा जारी किया गया सी सॉफ़्टवेयर रिवर्सेबल जंप MCMC एल्गोरिथम को समझने में बहुत मददगार है (विशेष रूप से जन्म-मृत्यु और विभाजन के लिए संभावनाओं को कैसे डिज़ाइन किया जाए- मर्ज चलता है)। स्रोत कोड का लिंक है: http://perso.telecom-paristech.fr/~cappe/Code/CTRJ_mix/About/

Answer 4

जेलिन एई आरजे एमसीएमसी की काफी अच्छी प्रस्तुति एक साथ देती है (हालांकि यह ग्रीन के मूल पेपर के बहुत करीब पहुंचती है) लीड्स में अपने मास्टर की थीसिस के हिस्से के रूप में परिचर आर कोड के साथ। साथ ही परिवर्तन-बिंदु समस्याओं का एक गहन उदाहरण देता है, जो ग्रीन के 1995 के पेपर में भी शामिल हैं।

थीसिस और यहाँ कोड खोजें:

http://www1.maths.leeds.ac.uk/~voss/projects/2011-RJMCMC/

Answer 5

नंदो डी फ्रीटास तंत्रिका नेटवर्क पैरामीटर अनुमान के लिए प्रतिवर्ती कूद एमसीएमसी एल्गोरिदम के उपयोग पर डेमो प्रदान करता है। यह मॉडल अनुमान लगाने के लिए यादृच्छिक चर के रूप में न्यूरॉन्स, मॉडल पैरामीटर, नियमितीकरण मापदंडों और शोर मापदंडों की संख्या का इलाज करता है।

कोड और राइट-अप यहां उपलब्ध हैं: http://www.cs.ubc.ca/~nando/software.html