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।

4
क्या MCMC आधारित विधियाँ उपयुक्त हैं, जब अधिकतम-पश्च-निर्धारण अनुमान उपलब्ध है?
मैं देख रहा हूं कि कई व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, MCMC- आधारित विधियों का उपयोग एक पैरामीटर का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, भले ही पीछे का विश्लेषणात्मक हो (उदाहरण के लिए क्योंकि पादरियों को संयुग्मित किया गया था)। मेरे लिए, यह MCMC- आधारित अनुमानकों के बजाय MAP- आकलनकर्ताओं …

3
करना MCMC: गुड़ / स्टेन का उपयोग करें या इसे स्वयं लागू करें
मैं बायेसियन स्टेटिस्टिक्स रिसर्च में नया हूं। मैंने शोधकर्ताओं से सुना कि बायेसियन शोधकर्ताओं ने JAGS / स्टेन जैसे उपकरणों का उपयोग करने के बजाय MCMC को खुद से बेहतर तरीके से लागू किया है। क्या मैं यह पूछ सकता हूँ कि सीखने के उद्देश्य को छोड़कर, स्वयं के द्वारा …
13 bayesian  mcmc 

1
हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो और असतत पैरामीटर रिक्त स्थान
मैंने अभी स्टैन में मॉडल बनाना शुरू किया है ; उपकरण के साथ परिचित बनाने के लिए, मैं बेयसियन डेटा विश्लेषण (2 एड।) में कुछ अभ्यासों के माध्यम से काम कर रहा हूं। Waterbuck व्यायाम supposes कि डेटा के साथ, अज्ञात। चूंकि हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो असतत मापदंडों की अनुमति नहीं …

2
एआर (1) विषमलैंगिक माप त्रुटियों के साथ प्रक्रिया
1. समस्या मैं एक चर के कुछ माप , जहां टी = 1 , 2 , । । , एन , जिसके लिए मैं एक वितरण च y टी ( y टी ) एमसीएमसी, जो सादगी मैं मान लेंगे के लिए मतलब की एक गाऊसी है के माध्यम से प्राप्त …

2
MCMC नमूनाकरण से पश्चगामी निष्कर्ष के लिए प्रभावी नमूना आकार
एक विशेष पैरामीटर पर इंट्रेंस बनाने के लिए MCMC नमूने प्राप्त करते समय, प्रभावी नमूनों की न्यूनतम संख्या के लिए अच्छे मार्गदर्शक क्या हैं, जिनके लिए कोई लक्ष्य होना चाहिए? और, क्या यह सलाह बदल जाती है क्योंकि मॉडल अधिक या कम जटिल हो जाता है?

1
क्या मैं जला हुआ लंबाई निर्धारित करने के लिए MCMC अभिसरण निदान अर्ध स्वचालित कर सकता हूं?
मैं MCMC श्रृंखला के लिए बर्न-इन की पसंद को स्वचालित करना चाहता हूं, उदाहरण के लिए एक अभिसरण निदान के आधार पर पहली n पंक्तियों को हटाकर। इस चरण को किस हद तक सुरक्षित रूप से स्वचालित किया जा सकता है? यहां तक ​​कि अगर मैं अभी भी ऑटोक्रॉलेशन, mcmc …
13 r  bayesian  mcmc 

3
एमसीएमसी को समझना: विकल्प क्या होगा?
पहली बार बायेसियन आँकड़े सीखना; MCMC समझने की दिशा में एक कोण के रूप में मैंने सोचा: क्या यह कुछ ऐसा है जो मौलिक रूप से दूसरे तरीके से नहीं किया जा सकता है, या यह सिर्फ विकल्पों की तुलना में कहीं अधिक कुशलता से कुछ कर रहा है? चित्रण …
13 bayesian  mcmc 

1
MCMC और मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथम को समझना
पिछले कुछ दिनों से मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (MCMC) कैसे काम करता है। विशेष रूप से मैं मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथम को समझने और लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। अब तक मुझे लगता है कि मुझे एल्गोरिथ्म की समग्र समझ है, …

2
MCMC एक एकल मूल्य में परिवर्तित?
मैं jags और rjags पैकेज का उपयोग करके एक पदानुक्रमित मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरा परिणाम चर y है, जो बर्नौली परीक्षणों का एक क्रम है। मेरे पास 38 मानव विषय हैं जो दो श्रेणियों के तहत प्रदर्शन कर रहे हैं: पी और एम। मेरे विश्लेषण …

5
क्या स्वतंत्र चर का मानकीकरण करना संपार्श्विकता को कम करता है?
मुझे Bayes / MCMC पर एक बहुत अच्छा पाठ आया है। IT सुझाव देता है कि आपके स्वतंत्र चर का मानकीकरण MCMC (मेट्रोपोलिस) एल्गोरिथ्म को और अधिक कुशल बना देगा, लेकिन यह भी कि यह (बहु) संपार्श्विकता को कम कर सकता है। क्या यह सच हो सकता है? क्या यह …

1
मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथम के साथ एमसीएमसी: प्रस्ताव चुनना
हमें एक 3 पैरामीटर फ़ंक्शन के अभिन्न मूल्यांकन के लिए एक सिमुलेशन करने की आवश्यकता है, हम कहते हैं fचf, जिसका बहुत जटिल सूत्र है। इसे वितरित करने के लिए मूल्यों को उत्पन्न करने के लिए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथम को गणना करने और कार्यान्वित करने के लिए एमसीएमसी विधि का उपयोग …

1
क्यों निरर्थक का मतलब है कि मानकीकरण गिब्स एमसीएमसी को गति देता है?
जेलमैन एंड हिल (2007) की किताब (डेटा एनालिसिस यूजिंग रिग्रेशन एंड मल्टीलेवल / हायरार्चिकल मॉडल्स) में, लेखकों का दावा है कि निरर्थक माध्य मापदंडों सहित MCMC को गति देने में मदद कर सकता है। दिया गया उदाहरण "उड़ान सिम्युलेटर" (Eq 13.9) का गैर-नेस्टेड मॉडल है: yiγjδk∼N(μ+γj[i]+δk[i],σ2y)∼N(0,σ2γ)∼N(0,σ2δ)yi∼N(μ+γj[i]+δk[i],σy2)γj∼N(0,σγ2)δk∼N(0,σδ2) \begin{align} y_i &\sim N(\mu …

2
MCMC नमूने से मोड की विश्वसनीयता
जॉन क्रूसके ने अपनी पुस्तक डूइंग बेयसियन डेटा एनालिसिस में कहा है कि आर से जेएजीएस का उपयोग करने में ... MCMC नमूने से मोड का अनुमान अस्थिर हो सकता है क्योंकि अनुमान एक स्मूथिंग एल्गोरिदम पर आधारित है जो MCMC नमूने में यादृच्छिक धक्कों और तरंगों के प्रति संवेदनशील …
12 bayesian  mcmc  mode 

1
एमसीएमसी; क्या हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि हमारे पास '' शुद्ध '' और '' बड़े पर्याप्त '' का नमूना पीछे से है? अगर हम नहीं हैं तो यह कैसे काम कर सकता है?
इस धागे का जिक्र करते हुए: आप मार्को चैन मोंटे कार्लो (MCMC) को एक लेपर्स को कैसे समझाएंगे? । मैं देख सकता हूं कि यह मार्कोव चेन और मोंटे कार्लो का एक संयोजन है: एक मार्कोव श्रृंखला को वितरण को सीमित करने के रूप में पीछे के साथ बनाया गया …
12 mcmc 

1
मुझे बेफ़िशियन मॉडल की पसंद में जेफ्रीस-लिंडले विरोधाभास के बारे में कब चिंतित होना चाहिए?
मैं अलग जटिलता के मॉडल के एक बड़े (लेकिन परिमित) स्थान पर विचार कर रहा हूं, जिसे मैं आरजेएमसीएमसी का उपयोग करके पता लगाता हूं । प्रत्येक मॉडल के लिए पैरामीटर वेक्टर पर पूर्व काफी जानकारीपूर्ण है। किन मामलों में (यदि कोई हो) मुझे जेफरीस-लिंडले विरोधाभास के बारे में चिंतित …

हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.