Wie würden Sie einem Laien Markov Chain Monte Carlo (MCMC) erklären?
Vielleicht das Konzept, warum es verwendet wird, und ein
240
Markov-Kette Monte Carlo (MCMC) bezieht sich auf eine Klasse von Methoden zum Erzeugen von Proben aus einer Zielverteilung durch Erzeugen von Zufallszahlen aus einer Markov-Kette, deren stationäre Verteilung die Zielverteilung ist. MCMC-Methoden werden typischerweise verwendet, wenn direktere Methoden zur Zufallszahlengenerierung (z. B. Inversionsmethode) nicht durchführbar sind. Die erste MCMC-Methode war der Metropolis-Algorithmus, der später zum Metropolis-Hastings-Algorithmus modifiziert wurde.
Vielleicht das Konzept, warum es verwendet wird, und ein
Ich habe versucht, MCMC-Methoden zu erlernen und bin auf Stichproben von Metropolis Hastings, Gibbs, Wichtigkeit und Ablehnung gestoßen. Während einige dieser Unterschiede offensichtlich sind, dh wie Gibbs ein Sonderfall von Metropolis Hastings ist, wenn wir die vollständigen Bedingungen haben,...
Ich glaube, ich habe eine allgemeine Vorstellung von VI und MCMC, einschließlich der verschiedenen Geschmacksrichtungen von MCMC wie Gibbs Sampling, Metropolis Hastings usw. Dieses Papier bietet eine wunderbare Darstellung beider Methoden. Ich habe folgende Fragen: Wenn ich bayesianische...
Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche...
Was ist Ihre bevorzugte Methode zur Konvergenzprüfung bei Verwendung der Markov-Kette Monte Carlo für die Bayes'sche Inferenz und
Ich untersuche eine Methode zur automatischen Überprüfung von Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methoden und möchte einige Beispiele für Fehler nennen, die beim Erstellen oder Implementieren solcher Algorithmen auftreten können. Bonuspunkte, wenn die falsche Methode in einem veröffentlichten Artikel...
Irgendwelche Vorschläge für eine gute Quelle zum Erlernen von
Dies ist eine wiederkehrende Frage (siehe diesen Beitrag , diesen Beitrag und diesen Beitrag ), aber ich habe einen anderen Dreh. Angenommen, ich habe ein paar Samples von einem generischen MCMC-Sampler. Für jede Probe , weiß ich den Wert der Log - Likelihood und des log vor . Wenn es hilft, kenne...
Ich habe einen bestimmten MCMC-Algorithmus, den ich nach C / C ++ portieren möchte. Ein Großteil der teuren Berechnung erfolgt in C bereits über Cython, aber ich möchte, dass der gesamte Sampler in einer kompilierten Sprache geschrieben wird, damit ich nur Wrapper für Python / R / Matlab / whatever...
Ich versuche, ein Gefühl für die relativen Vor- und Nachteile sowie für die unterschiedlichen Anwendungsbereiche dieser beiden MCMC-Schemata zu bekommen. Wann würden Sie welche und warum verwenden? Wann könnte einer scheitern, der andere nicht (z. B. wo ist HMC anwendbar, SMC jedoch nicht und...
Wenn ich eine Monte-Carlo-Simulation für ein Problem programmiere und das Modell einfach genug ist, verwende ich ein sehr einfaches Gibbs-Sampling-Lehrbuch. Wenn es nicht möglich ist, Gibbs-Sampling zu verwenden, codiere ich das Lehrbuch Metropolis-Hastings, das ich vor Jahren gelernt habe. Der...
Wenn wir mit der Markov-Kette Monte Carlo arbeiten, um Rückschlüsse zu ziehen, brauchen wir eine Kette, die sich schnell mischt, dh die Unterstützung der hinteren Verteilung schnell durchwandert. Aber ich verstehe nicht, warum wir diese Eigenschaft brauchen, denn nach meinem Verständnis sollten und...
Aufgrund der geringen Kenntnisse, die ich über MCMC-Methoden (Markov-Kette Monte Carlo) habe, verstehe ich, dass die Probenahme ein entscheidender Teil der oben genannten Technik ist. Die am häufigsten verwendeten Stichprobenverfahren sind Hamilton und Metropolis. Gibt es eine Möglichkeit,...
Ich habe kürzlich begonnen, Regressionsmischmodelle im Bayes'schen Rahmen unter Verwendung eines MCMC-Algorithmus (Funktion MCMCglmm in R) anzupassen. Ich glaube, ich habe verstanden, wie man die Konvergenz des Schätzprozesses diagnostiziert (Kurve, Geweke-Plot, Autokorrelation, posteriore...
Ich lese über adaptive MCMC (siehe z. B. Kapitel 4 der Handbuchs von Markov Chain Monte Carlo , Herausgeber Brooks et al., 2011; und auch Andrieu & Thoms, 2008 ). nnnp ( n )p(n)p(n)limn→∞p(n)=0limn→∞p(n)=0\lim_{n \rightarrow \infty} p(n) = 0 Dieses Ergebnis ist (a posteriori) asymptotisch...
Es gibt verschiedene Arten von MCMC-Algorithmen: Metropolis-Hastings Gibbs Stichprobe von Bedeutung / Ablehnung (in Verbindung stehend). Warum sollte man Gibbs-Sampling anstelle von Metropolis-Hastings verwenden? Ich vermute, dass es Fälle gibt, in denen Rückschlüsse mit Gibbs-Stichproben...
Ich habe gerade etwas über Gibbs Sampling und Metropolis Hastings Algorithmus gelesen und habe ein paar Fragen. Soweit ich weiß, wird bei einer Gibbs-Stichprobe, wenn wir ein großes multivariates Problem haben, von der bedingten Verteilung abgetastet, dh eine Variable abgetastet, während alle...
Ich habe heute Christian Roberts Blog gelesen und mochte den neuen Metropolis-Hastings-Algorithmus, den er diskutierte, sehr. Es schien einfach und leicht zu implementieren. Immer wenn ich MCMC codiere, bleibe ich bei sehr einfachen MH-Algorithmen, wie unabhängigen Zügen oder zufälligen Schritten...
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen...
Ich kenne mich mit der Anpassung kontinuierlicher Parameter, insbesondere mit gradientenbasierten Methoden, ziemlich gut aus, aber nicht mit der Anpassung diskreter Parameter. Was sind allgemein verwendete MCMC-Algorithmen / Techniken zum Anpassen diskreter Parameter? Gibt es Algorithmen, die...