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 नमूने में पूर्ण सशर्त कहाँ से आते हैं?
मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स और गिब्स नमूना जैसे एमसीएमसी एल्गोरिदम संयुक्त पश्च वितरण से नमूने लेने के तरीके हैं। मुझे लगता है कि मैं समझता हूं और महानगर-जल्दबाजी को बहुत आसानी से लागू कर सकता है - आप बस शुरुआती बिंदुओं को किसी भी तरह से चुनते हैं, और 'पैरामीटर को अंतरिक्ष में …
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मिश्रण मॉडल के एमसीएमसी आकलन में लेबल स्विचिंग समस्या से निपटने के लिए एक मानक तरीका है?
मिश्रण मॉडल का अनुमान लगाने के लिए MCMC का उपयोग करते समय लेबल स्विचिंग (यानी, घटक लेबल स्विच करने के लिए पीछे वितरण अपरिवर्तनीय है) एक समस्याग्रस्त समस्या है। क्या समस्या से निपटने के लिए एक मानक (व्यापक रूप से स्वीकृत) कार्यप्रणाली है? यदि कोई मानक दृष्टिकोण नहीं है, तो …
15 bayesian  mcmc  mixture 
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मार्कोव चेन और मार्कोव चेन मोंटे कार्लो के बीच क्या संबंध है
मैं एसएएस का उपयोग करके मार्कोव श्रृंखलाओं को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मैं समझता हूं कि एक मार्कोव प्रक्रिया वह है जहां भविष्य की स्थिति केवल वर्तमान स्थिति पर निर्भर करती है, न कि पिछली स्थिति पर और एक संक्रमण मैट्रिक्स है जो एक राज्य से दूसरे राज्य …
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MCMC मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स विविधताओं के साथ उलझन में: रैंडम-वॉक, नॉन-रैंडम-वॉक, स्वतंत्र, महानगर
पिछले कुछ हफ़्तों से मैं MCMC और मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिदम को समझने की कोशिश कर रहा हूँ। हर बार जब मुझे लगता है कि मैं समझता हूं कि मुझे एहसास है कि मैं गलत हूं। अधिकांश कोड उदाहरण मुझे ऑन-लाइन लागू होते हैं जो वर्णन के अनुरूप नहीं है। यानी: वे …
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स्टेन में परिभाषित पुजारियों के बिना पैरामीटर
मैंने अभी स्टेन का उपयोग करना सीखना शुरू किया है और rstan। जब तक मैं हमेशा इस बारे में भ्रमित नहीं होता कि JAGS / BUGS ने कैसे काम किया है, तो मैंने सोचा कि आपको हमेशा मॉडल से तैयार किए जाने वाले प्रत्येक पैरामीटर के लिए किसी न किसी …
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हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो
क्या कोई हैमिल्टन मोंटे कार्लो विधियों के पीछे मुख्य विचार की व्याख्या कर सकता है और किन मामलों में वे मार्कोव चेन मोंटे कार्लो के तरीकों से बेहतर परिणाम प्राप्त करेंगे?
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MCMC के लिए प्रदर्शन बेंचमार्क
क्या MCMC विधियों के बड़े पैमाने पर अध्ययन हुए हैं जो परीक्षण घनत्व के एक सूट पर कई अलग-अलग एल्गोरिदम के प्रदर्शन की तुलना करते हैं? मैं Rios और साहिनिडिस के पेपर (2013) के समकक्ष कुछ सोच रहा हूं , जो कि परीक्षण कार्यों के कई वर्गों पर बड़ी संख्या …
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क्लस्टरिंग के लिए डिरिचलेट प्रक्रियाएं: लेबल से कैसे निपटें?
प्रश्न: एक डिरिचलेट प्रक्रिया का उपयोग करके डेटा को क्लस्टर करने का मानक तरीका क्या है? गिब्स के नमूने का उपयोग करते समय नमूने दिखाई देते हैं और नमूने के दौरान गायब हो जाते हैं। इसके अलावा, हमारे पास पहचान की समस्या है क्योंकि पीछे वितरण क्लस्टर क्लस्टरिंग के लिए …
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जेलमैन और रुबिन अभिसरण निदान, वैक्टर के साथ काम करने के लिए सामान्यीकरण कैसे करें?
गेलमैन और रुबिन डायग्नोस्टिक का उपयोग समानांतर में चलने वाली कई एमसीएमसी श्रृंखलाओं के अभिसरण की जांच करने के लिए किया जाता है। यह चेन-वेरिएंट के भीतर-चेन वेरिएशन की तुलना करता है, एक्सपोजर नीचे है: चरण (प्रत्येक पैरामीटर के लिए): अतिप्रवाहित प्रारंभिक मानों से लंबाई 2n की m m 2 …
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MCMC के लिए एक व्यावहारिक उदाहरण
मैं MCMC से संबंधित कुछ व्याख्यानों से गुजर रहा था। हालाँकि, मुझे इसका अच्छा उदाहरण नहीं मिलता कि इसका उपयोग कैसे किया जाता है। क्या कोई मुझे एक ठोस उदाहरण दे सकता है। सभी मैं देख सकता हूं कि वे एक मार्कोव श्रृंखला चलाते हैं और कहते हैं कि इसका …
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MCMC Geweke नैदानिक
मैं एक महानगर नमूना (C ++) चला रहा हूं और अभिसरण दर का अनुमान लगाने के लिए पिछले नमूनों का उपयोग करना चाहता हूं। मेरे द्वारा पाया गया नैदानिक ​​लागू करने के लिए एक आसान ग्वेके डायग्नोस्टिक है , जो दो नमूनों के बीच अंतर की गणना करता है, जो …
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क्या मैं Markovianity को प्रभावित किए बिना यादृच्छिक वितरण MH MCMC में प्रस्ताव वितरण को बदल सकता हूं?
सममित प्रस्ताव के साथ रैंडम वॉक मेट्रोपोलिस-हैबिटिंग्स q(x|y)=g(|y−x|)q(x|y)=g(|y−x|)q(x|y)= g(|y-x|) की संपत्ति है कि स्वीकृति की संभावना है 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)\} प्रस्ताव g (\ cdot) पर निर्भर नहीं करता है जी( ⋅ )जी(⋅)g(\cdot)। क्या इसका मतलब यह है कि मैं श्रृंखला के पिछले प्रदर्शन को प्रभावित किए …
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प्रतिवर्ती कूद एमसीएमसी कोड (मतलब या आर)
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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असममित प्रस्ताव वितरण के साथ मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स को समझना
मैं एक मॉडल के मापदंडों का आकलन करने के लिए एक कोड लिखने के लिए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथ्म को समझने की कोशिश कर रहा हूं (यानी )। मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथ्म की ग्रंथ सूची के अनुसार निम्नलिखित चरण हैं:f(x)=a∗xf(x)=a∗xf(x)=a*x उत्पन्न करेंYt∼q(y|xt)Yt∼q(y|xt)Y_t \sim q(y|x^t) Xt+1={Yt,xt,with probabilityρ(xt,Yt),with probability1−ρ(xt,Yt),Xt+1={Yt,with probabilityρ(xt,Yt),xt,with probability1−ρ(xt,Yt),X^{t+1}=\begin{cases} Y^t, & \text{with probability} \quad …
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मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (MCMC) के विभिन्न अनुप्रयोगों पर अच्छी सारांश (समीक्षाएं, किताबें)?
क्या मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (एमसीएमसी) के विभिन्न अनुप्रयोगों पर कोई अच्छा सारांश (समीक्षाएं, किताबें) हैं? मैंने मार्कोव चेन मोंटे कार्लो को अभ्यास में देखा है , लेकिन यह किताबें थोड़ी पुरानी हैं। क्या मशीन लेर्निंग, कंप्यूटर विज़न, और कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी जैसे क्षेत्रों में एमसीएमसी के विभिन्न अनुप्रयोगों पर अधिक …
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