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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MCMC कब उपयोगी है?
मुझे यह समझने में परेशानी हो रही है कि एमसीएमसी दृष्टिकोण वास्तव में किस स्थिति में उपयोगी है। मैं क्रुश्के की पुस्तक "डूइंग बायेसियन डेटा एनालिसिस: ए ट्यूटोरियल विद आर एंड बीयूजीएस" से एक खिलौना उदाहरण के माध्यम से जा रहा हूं। अब तक जो मुझे समझ में आया है …
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MCMC में ऑटोकार्ट्रेशन प्लॉट की व्याख्या कैसे करें
जॉन के क्रूसके द्वारा "पिल्ला किताब" के रूप में भी जानी जाने वाली पुस्तक डूइंग बेयसियन डेटा एनालिसिस पढ़कर मैं बायेसियन आंकड़ों से परिचित हो रहा हूं । अध्याय 9 में, पदानुक्रमित मॉडल को इस सरल उदाहरण के साथ पेश किया जाता है: और बर्नोली अवलोकन 3 सिक्के, प्रत्येक 10 …
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Lmer और p-values ​​पर भ्रम: MCMC वालों की तुलना में मेमिस पैकेज से p-मान कैसे करते हैं?
मैं इस धारणा के तहत था कि पैकेज lmer()में फ़ंक्शन lme4पी-वैल्यू (देखें lmer, पी-वैल्यू और सब कुछ ) का उत्पादन नहीं करता है । : मैं बजाय के रूप में इस सवाल का प्रति एमसीएमसी उत्पन्न पी मानों का उपयोग किया गया है में महत्वपूर्ण प्रभाव lme4मिश्रित मॉडल और इस …
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किसी जटिल मॉडल को बार-बार सेट करने के लिए एक जटिल मॉडल को फिट करने पर मैं कम्प्यूटेशनल दक्षता को कैसे अनुकूलित कर सकता हूं?
मैं MCMCglmmमिश्रित प्रभाव मॉडल को चलाने के लिए R में पैकेज का उपयोग करके प्रदर्शन समस्याएँ कर रहा हूं । कोड इस तरह दिखता है: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter, ,burnin=burn, verbose=F) डेटा में लगभग 20,000 अवलोकन हैं और लगभग 200 स्कूलों में इनका समूह बनाया गया …
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MCMC तरीके - जलते हुए नमूने?
में एमसीएमसी के तरीकों, मैं के बारे में पढ़ते रहते burn-inसमय या करने के लिए नमूनों की संख्या "burn"। यह वास्तव में क्या है, और इसकी आवश्यकता क्यों है? अपडेट करें: एक बार MCMC स्थिर हो जाने के बाद क्या यह स्थिर रहता है? burn-inमिश्रण समय से संबंधित समय की …
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क्या विस्तृत संतुलन को पूरा करने वाला MCMC एक स्थिर वितरण देता है?
मुझे लगता है मैं विस्तृत संतुलन की स्थिति के समीकरण है, जो कहा गया है कि संक्रमण संभावना के लिए समझ में और स्थिर वितरण π , एक मार्कोव श्रृंखला संतुष्ट विस्तृत संतुलन अगर क्ष ( एक्स | y ) π ( y ) = क्ष ( y | एक्स …
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MCMC नमूने के लिए Jeffreys या एन्ट्रापी आधारित पुजारियों का उपयोग करने के खिलाफ सिफारिशें क्यों हैं?
पर उनके विकि पृष्ठ , स्टेन राज्य के डेवलपर्स: कुछ सिद्धांत हमें पसंद नहीं हैं: आक्रमणकारी, जेफ्रीज़, एन्ट्रॉपी इसके बजाय, मुझे बहुत अधिक सामान्य वितरण अनुशंसा दिखाई देती है। अब तक मैंने बायेसियन विधियों का उपयोग किया था, जो नमूने पर भरोसा नहीं करते थे, और यह समझने में प्रसन्नता …
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हमें MCMC परिणामों के लिए ट्रेस प्लॉट की आवश्यकता क्यों है
मैं MCMC विधियों का उपयोग करके शोध पत्र पढ़ रहा हूं और मुझे लगता है कि उनमें से अधिकांश ट्रेस प्लॉट प्रदान करते हैं। मोंटे कार्लो मार्कोव चेन में ट्रेस भूखंडों की आवश्यकता क्यों है? मापदंडों का एक ट्रेस प्लॉट क्या दर्शाता है?
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PyMC शुरुआत: कैसे फिट मॉडल से वास्तव में नमूना है
मैं एक बहुत ही सरल मॉडल की कोशिश कर रहा हूं: एक सामान्य फिटिंग करना जहां मैं मानता हूं कि मैं सटीक जानता हूं, और मैं सिर्फ इसका मतलब खोजना चाहता हूं। नीचे दिया गया कोड सामान्य रूप से सही ढंग से फिट होता है। लेकिन फिटिंग के बाद, मैं …
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अधिकतम संभावना पैरामीटर पश्च वितरण से विचलन करते हैं
मैं एक संभावना समारोह है अपने डेटा की संभावना के लिए कुछ मॉडल मापदंडों दिया , जो मैं अनुमान लगाने के लिए चाहते हैं। मापदंडों पर फ्लैट पुजारियों को मानते हुए, संभावना पूर्ववर्ती संभावना के लिए आनुपातिक है। मैं इस संभावना का नमूना लेने के लिए एक MCMC विधि का …
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क्या गिब्स एक MCMC विधि का नमूना है?
जहां तक ​​मैं इसे समझता हूं, यह (कम से कम, यह है कि विकिपीडिया इसे कैसे परिभाषित करता है )। लेकिन मुझे यह कथन Efron * (जोर दिया गया) मिला है: मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (MCMC) आधुनिक बेसेसियन आँकड़ों की महान सफलता की कहानी है। MCMC, और इसकी बहन पद्धति …
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बेसिकियन सांख्यिकी के लिए MCMC पर मूल संदर्भ
मैं बेसिकियन सांख्यिकी (आर के साथ) के लिए बुनियादी एमसीएमसी के बारे में व्यावहारिक और सैद्धांतिक उदाहरणों के साथ कुछ कागजात या पुस्तकों की तलाश कर रहा हूं । मैंने कभी भी सिमुलेशन के बारे में अध्ययन नहीं किया है, और यही कारण है कि मैं "बुनियादी" जानकारी ढूंढ रहा …
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एमएपी का उपयोग करते हुए एक पैरामीटर का आकलन करते समय एमसीएमसी की आवश्यकता क्यों होती है
एक पैरामीटर के एमएपी आकलन के लिए सूत्र को देखते हुए एमसीएमसी (या समान) दृष्टिकोण की आवश्यकता क्यों है, क्या मैं सिर्फ व्युत्पन्न नहीं ले सकता, इसे शून्य पर सेट कर सकता हूं और फिर पैरामीटर के लिए हल कर सकता हूं?
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कैसे गिब्स नमूने लेने के लिए?
मैं वास्तव में यह पूछने में संकोच कर रहा हूं, क्योंकि मुझे डर है कि मुझे गिब्स नमूने पर अन्य प्रश्नों या विकिपीडिया पर भेजा जाएगा, लेकिन मुझे यह महसूस नहीं होता कि वे वर्णन करते हैं कि हाथ में क्या है। सशर्त संभाव्यता को देखते हुए : p ( …
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ईज़िंग मॉडल के लिए गिब्स का नमूना
होमवर्क प्रश्न: 1-डी ईज़िंग मॉडल पर विचार करें। चलो x=(x1,...xd)एक्स=(एक्स1,।।।एक्सघ)x = (x_1,...x_d) । -1 या +1 हैxiएक्समैंx_i π(x)∝e∑39i=1xixi+1π(x)∝e∑i=139xixi+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} लक्ष्य वितरण से लगभग नमूने उत्पन्न करने के लिए एक gibbs नमूनाकरण एल्गोरिथ्म डिज़ाइन करें ।π(x)π(x)\pi(x) मेरा प्रयास: वेक्टर को भरने के लिए बेतरतीब ढंग से मान (या तो -1 …
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