बायोसियन अनुमान के लिए मार्कोव चेन मोंटे कार्लो का उपयोग करते समय अभिसरण के लिए जाँच करने का आपका पसंदीदा तरीका क्या है और क्यों?
जवाबों:
मैं गेलमैन-रुबिन अभिसरण निदान का उपयोग करता हूं। गेलमैन-रूबिन के साथ एक संभावित समस्या यह है कि यह गलत तरीके से अभिसरण कर सकता है यदि सिकुड़न कारक संयोग से 1 के करीब होता है, तो उस स्थिति में आप गेलमैन-रुबिन-ब्रूक्स प्लॉट का उपयोग कर सकते हैं। विवरण के लिए "सामान्य विधियां निगरानी के अभिसरण के सामान्य तरीके" पेपर देखें। इस में समर्थित है कोडा पैकेज (के लिए "आउटपुट विश्लेषण और के लिए मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो सिमुलेशन निदान") आर में। इसमें अन्य कार्य भी शामिल हैं (जैसे कि Geweke के अभिसरण निदान)। coda
आप "boa: An R पैकेज फॉर MCMC आउटपुट कन्वर्जेंस असेसमेंट एंड पोस्टीरियर इंट्रेंस" पर भी नज़र डाल सकते हैं ।
गेलमैन-रुबिन स्टैटिस्टिक का उपयोग करने के बजाय, जो एक अच्छी सहायता है, लेकिन सही नहीं है (सभी अभिसरण निदान के साथ), मैं बस एक ही विचार का उपयोग करता हूं और एक दृश्य चित्रमय मूल्यांकन के लिए परिणामों की साजिश करता हूं। लगभग सभी मामलों में जिन पर मैंने विचार किया है (जो कि एक बहुत बड़ी संख्या है), व्यापक रूप से विभिन्न प्रारंभिक पदों से शुरू की गई कई एमसीएमसी श्रृंखलाओं के ट्रेस प्लॉटों को रेखांकन करना यह दर्शाने या मूल्यांकन करने के लिए पर्याप्त है कि क्या प्रत्येक मामले में एक ही पोस्टीरियर को रूपांतरित किया जा रहा है या नहीं। । मैं इस विधि का उपयोग करता हूं:
दक्षता और अभिसरण थोड़ा अलग मुद्दे हैं: जैसे आप बहुत कम दक्षता के साथ अभिसरण हो सकते हैं (जैसे कि इस प्रकार लंबी श्रृंखलाओं को अभिसरण करने की आवश्यकता होती है)। मैंने विशिष्ट और सामान्य स्थितियों में अभिसरण समस्याओं की कमी (और बाद में सही) का सफलतापूर्वक निदान करने के लिए इस चित्रमय विधि का उपयोग किया है।
यह बहस में देर है, लेकिन हमारे पास इस मुद्दे से निपटने के लिए आर 2007 के साथ मोंटे कार्लो विधियों का परिचय 2007 की पुस्तक में एक पूरा अध्याय है । आप इस प्रभाव के लिए CRDA से CODA पैकेज भी डाउनलोड कर सकते हैं ।
मुझे मुख्य रूप से ट्रेस प्लॉट करना पसंद है और कभी-कभी मैं गेलमैन-रुबिन अभिसरण निदान का उपयोग करता हूं।