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मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (एमसीएमसी) एक मार्कोव श्रृंखला से यादृच्छिक संख्या पैदा करके लक्ष्य वितरण से नमूने उत्पन्न करने के तरीकों की एक श्रेणी को संदर्भित करता है जिसका स्थिर वितरण लक्ष्य वितरण है। MCMC विधियों का उपयोग आम तौर पर तब किया जाता है जब यादृच्छिक संख्या पीढ़ी (जैसे व्युत्क्रम विधि) के लिए अधिक प्रत्यक्ष विधियाँ अचूक होती हैं। पहले MCMC विधि मेट्रोपोलिस एल्गोरिथ्म थी, जिसे बाद में मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथम में बदल दिया गया।


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मेट्रोपोलिस हेस्टिंग्स, गिब्स, महत्व और अस्वीकृति के नमूने में क्या अंतर है?
मैं MCMC विधियों को सीखने की कोशिश कर रहा हूं और मेट्रोपोलिस हेस्टिंग्स, गिब्स, इंपोर्टेंस और रिजेक्शन सैंपलिंग में आया हूं। जबकि इनमें से कुछ अंतर स्पष्ट हैं, अर्थात, कैसे गिब्स मेट्रोपोलिस हेस्टिंग्स का एक विशेष मामला है जब हमारे पास पूर्ण सशर्त हैं, तो अन्य कम स्पष्ट हैं, जैसे …

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वैरिएशन का निष्कर्ष बनाम MCMC: जब एक दूसरे को चुनने के लिए?
मुझे लगता है कि मुझे VIMC और MCMC दोनों के सामान्य विचार मिलते हैं, जिसमें MCMC के विभिन्न फ्लेवर जैसे गिब्स सैंपलिंग, मेट्रोपोलिस हेस्टिंग्स आदि शामिल हैं। यह पेपर दोनों विधियों का एक अद्भुत प्रदर्शन प्रदान करता है। मेरे पास निम्नलिखित प्रश्न हैं: अगर मैं बायेसियन इंट्रेंस करना चाहता हूं, …

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मैन्युअल रूप से एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन 95% आत्मविश्वास अंतराल की गणना करने और आर में कॉन्फिन () फ़ंक्शन का उपयोग करने के बीच अंतर क्यों है?
प्रिय हर कोई - मैंने कुछ अजीब देखा है जो मैं समझा नहीं सकता, क्या आप कर सकते हैं? सारांश में: लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में एक आत्मविश्वास अंतराल की गणना करने के लिए मैनुअल दृष्टिकोण, और आर फ़ंक्शन confint()अलग-अलग परिणाम देते हैं। मैं होस्मेर और लेमेशो के एप्लाइड लॉजिस्टिक रिग्रेशन …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

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MCMC एल्गोरिदम में त्रुटियों के उदाहरण
मैं मार्कोव चेन मोंटे कार्लो के तरीकों की स्वचालित जाँच के लिए एक विधि की जाँच कर रहा हूँ, और मैं कुछ ऐसे उदाहरणों को पसंद करूँगा जो ऐसे एल्गोरिदम का निर्माण या कार्यान्वित करते समय हो सकते हैं। प्रकाशित अंक में गलत पद्धति का उपयोग किए जाने पर बोनस …
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MCMC नमूनों से सीमांत संभावना की गणना
यह एक आवर्ती प्रश्न है ( इस पोस्ट , इस पोस्ट और इस पोस्ट को देखें ), लेकिन मेरे पास एक अलग स्पिन है। मान लीजिए कि मेरे पास एक सामान्य MCMC नमूना से नमूनों का एक गुच्छा है। प्रत्येक नमूने के लिए θθ\theta , मैं लॉग संभावना का मूल्य …

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हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो बनाम अनुक्रमिक मोंटे कार्लो
मैं सापेक्ष योग्यता और कमियां, साथ ही इन दो MCMC योजनाओं के विभिन्न अनुप्रयोग डोमेन के लिए एक महसूस करने की कोशिश कर रहा हूं। आप कब और किसका उपयोग करेंगे? जब कोई विफल हो सकता है लेकिन दूसरा नहीं (जैसे कि एचएमसी कहां लागू है लेकिन एसएमसी नहीं है, …

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सांख्यिकीय कंप्यूटिंग के लिए सी ++ पुस्तकालय
मुझे एक विशेष MCMC एल्गोरिथ्म मिला है जिसे मैं C / C ++ में पोर्ट करना चाहूंगा। महंगे संगणना का अधिकांश भाग पहले से ही साइथन के माध्यम से सी में है, लेकिन मैं चाहता हूं कि पूरे संकलक को संकलित भाषा में लिखा जाए ताकि मैं केवल पायथन / …
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क्या मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग एमसीएमसी तकनीक की नमूना प्रक्रिया को "बेहतर" करने के लिए किया जा सकता है?
MCMC (मार्कोव चेन मोंटे कार्लो) के बारे में मेरे पास जो थोड़ा ज्ञान है, उसके आधार पर, मैं समझता हूं कि नमूना उपरोक्त तकनीक का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले नमूने के तरीके हैंमिल्टन और मेट्रोपोलिस हैं। क्या अधिक कुशल MCMC नमूना बनाने के लिए …

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पाठ्यपुस्तक MCMC एल्गोरिदम पर कुछ जाने-माने सुधार क्या हैं जो लोग बेइज़ियन अनुमान के लिए उपयोग करते हैं?
जब मैं कुछ समस्या के लिए एक मोंटे कार्लो सिमुलेशन को कोड कर रहा हूं, और मॉडल काफी सरल है, तो मैं एक बहुत ही मूल पाठ्यपुस्तक गिब्स नमूने का उपयोग करता हूं। जब गिब्स नमूने का उपयोग करना संभव नहीं है, तो मैंने पाठ्यपुस्तक मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स को कोड दिया है …

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MCMC आधारित प्रतिगमन मॉडल में अवशिष्ट निदान
मैंने हाल ही में बायसीयन फ्रेमवर्क में फिटिंग रिग्रेशन मिक्स्ड मॉडल्स को अपनाया है, जो MCMC कलन विधि (वास्तव में R में MCMCglmm फंक्शन) का उपयोग करता है। मेरा मानना ​​है कि मैंने समझा है कि अनुमान प्रक्रिया (ट्रेस, geweke प्लॉट, ऑटोकॉरेलेशन, पोस्टीरियर डिस्ट्रिब्यूशन ...) के अभिसरण का निदान कैसे …

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हमें MCMC श्रृंखलाओं में तेजी से मिश्रण की परवाह क्यों करनी चाहिए?
जब मार्कोव चेन मोंटे कार्लो के साथ काम कर रहे थे, तो हमें एक श्रृंखला की आवश्यकता थी, जो तेजी से मिक्स हो, यानी तेजी से पीछे वितरण का समर्थन तेजी से बढ़ता है। लेकिन मुझे समझ नहीं आ रहा है कि हमें इस संपत्ति की आवश्यकता क्यों है, क्योंकि …
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क्या अनुकूली MCMC पर भरोसा किया जा सकता है?
मैं एडाप्टिव MCMC (उदाहरण के लिए, मार्कोव चेन मोंटे कार्लो की पुस्तिका के अध्याय 4 देखें ) , एडम्स , एट अल।, 2011; और साथ ही एंड्रीयू एंड थॉमस, 2008 भी पढ़ रहा हूं । रॉबर्ट्स और रोसेंथल (2007) का मुख्य परिणाम यह है कि यदि अनुकूलन योजना लुप्त हो …

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