mcmc पर टैग किए गए जवाब

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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गिब्स का नमूना बनाम एमएच-एमसीएमसी
मैं अभी गिब्स नमूना और मेट्रोपोलिस हेस्टिंग्स एल्गोरिथ्म पर कुछ पढ़ रहा हूं और कुछ सवालों का जवाब दिया है। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, गिब्स नमूनाकरण के मामले में, यदि हमारे पास एक बड़ी बहुभिन्नरूपी समस्या है, तो हम सशर्त वितरण से नमूना लेते हैं अर्थात नमूना एक …

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धार के मामलों में सटीक और याद रखने के लिए सही मूल्य क्या हैं?
परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

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मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिदम व्यवहार में उपयोग किया जाता है
मैं आज क्रिश्चियन रॉबर्ट के ब्लॉग को पढ़ रहा था और नए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथम को काफी पसंद कर रहा था, जिसकी वह चर्चा कर रहे थे। यह सरल और लागू करने में आसान लग रहा था। जब भी मैं MCMC को कोड करता हूं, तो मैं बहुत ही मूल MH …

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महानगर-हेस्टिंग्स के बजाय गिब्स नमूने का उपयोग कब करेंगे?
MCMC एल्गोरिदम के विभिन्न प्रकार हैं: महानगरों-हेस्टिंग्स गिब्स महत्व / अस्वीकृति नमूनाकरण (संबंधित)। महानगर-हेस्टिंग्स के बजाय गिब्स नमूने का उपयोग क्यों करेंगे? मुझे संदेह है कि ऐसे मामले हैं जब मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स की तुलना में गिब्स नमूने के साथ इंजेक्शन अधिक ट्रैक्टेबल है, लेकिन मैं बारीकियों पर स्पष्ट नहीं हूं।

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असतत मापदंडों के लिए MCMC एल्गोरिदम / तकनीकों का उपयोग किया जाता है?
मैं विशेष रूप से ढाल-आधारित विधियों के लिए निरंतर मापदंडों को फिट करने के बारे में उचित मात्रा में जानता हूं, लेकिन फिटिंग असतत मापदंडों के बारे में ज्यादा नहीं। सामान्यतः असतत मापदंडों की फिटिंग के लिए MCMC एल्गोरिदम / तकनीकों का उपयोग किया जाता है? क्या एल्गोरिदम हैं जो …
19 bayesian  mcmc 

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MCMC कब आम हो गया?
क्या किसी को पता है कि एमसीएमसी किस वर्ष आम हो गई (यानी, बेयसियन इंजेक्शन के लिए एक लोकप्रिय तरीका)? समय के साथ प्रकाशित MCMC (पत्रिका) लेखों की संख्या के लिए एक लिंक विशेष रूप से उपयोगी होगा।
19 bayesian  mcmc  history 

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यदि हम पहले से ही वितरण को कम कर देते हैं तो पिछले वितरण से नमूना लेना क्यों आवश्यक है?
मेरी समझ यह है कि पैरामीटर मानों का अनुमान लगाने के लिए बायेसियन दृष्टिकोण का उपयोग करते समय: पिछला वितरण पूर्व वितरण और संभावना वितरण का संयोजन है। हम इसे पोस्टीरियर डिस्ट्रीब्यूशन (उदाहरण के लिए एक मेट्रोपोलिस-हस्टिंग एल्गोरिथ्म का उपयोग करके मान उत्पन्न करने के लिए, और अगर वे पोस्टीरियर …

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मेमोरी के बिना MCMC हैं?
मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (MCMC) फ्रांसीसी विकिपीडिया पृष्ठ से क्या हैं। वे कहते हैं कि "मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो विधियों में वेक्टर वेक्टर डेटा से उत्पन्न होता है, इसलिए यह एक प्रक्रिया है" मेमोरी के बिना ""xixix_ {i}xi−1xi−1x_ {i-1} Les méthodes …
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एक बंधे हुए पैरामीटर स्पेस पर MCMC?
मैं एक समस्या पर MCMC लागू करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मेरे पुजारी (मेरे मामले में वे )) एक क्षेत्र तक सीमित हैं? क्या मैं सामान्य MCMC का उपयोग कर सकता हूं और उन नमूनों को अनदेखा कर सकता हूं जो प्रतिबंधित क्षेत्र के बाहर आते हैं (जो …

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क्या गिब्स सैम्पलिंग एल्गोरिथ्म विस्तृत संतुलन की गारंटी देता है?
मेरे पास सर्वोच्च अधिकार 1 पर है कि गिब्स सैंपलिंग मार्कोव चेन मोंटे कार्लो नमूना के लिए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथम का एक विशेष मामला है। एमएच एल्गोरिदम हमेशा विस्तृत शेष संपत्ति के साथ एक संक्रमण संभावना देता है; मुझे उम्मीद है कि गिब्स को भी चाहिए। तो निम्नलिखित सरल मामले में …
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मारो और MCMC चलाओ
मैं हिट और एमसीएमसी एल्गोरिदम को चलाने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यह समझने में थोड़ी परेशानी हो रही है कि इसके बारे में कैसे जाना जाए। सामान्य विचार, इस प्रकार है: महाराष्ट्र में प्रस्ताव कूदने के लिए, हम: इकाई क्षेत्र की सतह पर एक वितरण से एक …
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स्टेन बनाम गेलमैन-रूबिन परिभाषा
मैं स्टेन प्रलेखन से गुजर रहा था जिसे यहाँ से डाउनलोड किया जा सकता है । मुझे गेलमैन-रुबिन डायग्नोस्टिक के उनके कार्यान्वयन में विशेष रूप से दिलचस्पी थी। मूल पेपर गेलमैन एंड रुबिन (1992) संभावित स्केल रिडक्शन फैक्टर (PSRF) को निम्नानुसार परिभाषित करता है: चलो हो वें मार्कोव श्रृंखला नमूना …

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एबीसी और एमसीएमसी अपने अनुप्रयोगों में कैसे भिन्न होते हैं?
मेरी समझ से अनुमानित बायेसियन कम्प्यूटेशन (एबीसी) और मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (एमसीएमसी) का उद्देश्य समान है। नीचे मैं इन तरीकों की मेरी समझ का वर्णन करता हूं और मैं वास्तविक जीवन डेटा के लिए उनके आवेदन में अंतर कैसे महसूस करता हूं। अनुमानित बायेसियन कम्प्यूटेशन एबीसी एक पैरामीटर के …

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एक अनुचित वितरण से नमूनाकरण (MCMC का उपयोग कर और अन्यथा)
मेरा मूल प्रश्न है: आप अनुचित वितरण से कैसे नमूना लेंगे? क्या यह भी अनुचित वितरण से नमूना लेने के लिए समझ में आता है? शीआन की टिप्पणी यहाँ पतों की तरह सवाल है, लेकिन मैं इस पर कुछ अधिक जानकारी के लिए देख रहा था। MCMC के लिए अधिक …

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BSTS मॉडल (R में) की भविष्यवाणियां पूरी तरह से विफल हो रही हैं
बेयसियन स्ट्रक्चरल टाइम सीरीज़ मॉडल के बारे में इस ब्लॉग पोस्ट को पढ़ने के बाद , मैं इसे एक समस्या के संदर्भ में लागू करना चाहता था जिसे मैंने पहले आईआईएमए के लिए इस्तेमाल किया था। मेरे पास कुछ ज्ञात (लेकिन शोर) मौसमी घटकों के साथ कुछ डेटा हैं - …
15 r  time-series  bayesian  mcmc  bsts 

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