Kennt jemand einen gut geschriebenen Code (in Matlab oder R) für MCMC mit umkehrbarem Sprung? Vorzugsweise eine einfache Demo-Anwendung, um Artikel zu diesem Thema zu ergänzen, die für das Verständnis des Prozesses hilfreich
Die Gelman- und Rubin-Diagnose wird verwendet, um die Konvergenz mehrerer mcmc-Ketten zu überprüfen, die parallel verlaufen. Es vergleicht die Varianz innerhalb der Kette mit der Varianz zwischen den Ketten, die Darstellung ist unten: Schritte (für jeden Parameter): Lasse m ≥ 2 Ketten mit einer...
Ich habe einige Vorlesungen über MCMC gelesen. Ich finde jedoch kein gutes Beispiel für die Verwendung. Kann mir jemand ein konkretes Beispiel geben. Ich kann nur sehen, dass sie eine Markov-Kette führen und sagen, dass ihre stationäre Verteilung die gewünschte Verteilung ist. Ich möchte ein gutes...
Ich habe bemerkt, dass in vielen praktischen Anwendungen MCMC-basierte Methoden verwendet werden, um einen Parameter zu schätzen, obwohl der hintere Teil analytisch ist (zum Beispiel, weil der hintere Teil konjugiert war). Für mich ist es sinnvoller, MAP-Schätzer als MCMC-basierte Schätzer zu...
Ich bin neu in der Bayesian Statistics-Forschung. Ich habe von Forschern gehört, dass Bayesianische Forscher MCMC besser selbst implementieren als Tools wie JAGS / Stan. Darf ich fragen, was der Vorteil der Implementierung des MCMC-Algorithmus für sich selbst ist (in "nicht ganz schnellen" Sprachen...
Ich habe gerade angefangen, Modelle in Stan zu bauen . Um mich mit dem Tool vertraut zu machen, arbeite ich mich durch einige der Übungen in Bayesian Data Analysis (2nd ed.). Die Waterbuck-Übung setzt voraus, dass die Daten , wobei ( N , θ ) unbekannt ist. Da Hamilton-Monte-Carlo keine diskreten...
1. Das Problem Ich habe einige Messungen einer Variablen ytyty_t , wobei t=1,2,..,nt=1,2,..,nt=1,2,..,n , für die ich eine Verteilung fyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t) die über MCMC erhalten wurde. Der Einfachheit halber nehme ich an, dass es sich um einen Gaußschen Mittelwert von μtμt\mu_t und Varianz...
Bayesianische Statistiken zum ersten Mal lernen; Als ein Winkel zum Verständnis von MCMC fragte ich mich: Ist es etwas, was grundsätzlich nicht anders zu machen ist, oder ist es einfach viel effizienter als die Alternativen? Nehmen wir zur Veranschaulichung an, wir versuchen, die...
Ich habe versucht, den Metropolis-Hastings-Algorithmus zu verstehen, um einen Code zum Schätzen der Parameter eines Modells zu schreiben (dh f( x ) = a ∗ xf(x)=ein∗xf(x)=a*x ). Laut Bibliographie hat der Metropolis-Hastings-Algorithmus die folgenden Schritte: Generiere Y.t∼ q( y| xt)Y.t∼q(y|xt)Y_t...
Ich möchte die Auswahl des Einbrennens für eine MCMC-Kette automatisieren, z. B. durch Entfernen der ersten n Zeilen basierend auf einer Konvergenzdiagnose. Inwieweit kann dieser Schritt sicher automatisiert werden? Selbst wenn ich die Autokorrelation, die mcmc-Ablaufverfolgung und die pdfs noch...
In den letzten Tagen habe ich versucht zu verstehen, wie Markov Chain Monte Carlo (MCMC) funktioniert. Insbesondere habe ich versucht, den Metropolis-Hastings-Algorithmus zu verstehen und zu implementieren. Bisher denke ich, dass ich den Algorithmus allgemein verstehe, aber es gibt ein paar Dinge,...
Was sind gute Anhaltspunkte für die minimale Anzahl effektiver Proben , die angestrebt werden sollten, wenn MCMC-Proben abgerufen werden, um Rückschlüsse auf einen bestimmten Parameter zu ziehen? Und ändert sich dieser Ratschlag, wenn das Modell mehr oder weniger komplex
Ich habe gerade angefangen zu lernen, wie man mit Stan und rstan. Es sei denn, ich war immer verwirrt über die Funktionsweise von JAGS / BUGS, ich dachte, Sie müssten immer eine vorherige Verteilung für jeden Parameter im Modell definieren, aus dem gezogen werden soll. Es scheint, dass Sie dies in...
Ich betrachte einen großen (aber begrenzten) Raum von Modellen unterschiedlicher Komplexität, die ich mit RJMCMC erforsche . Das Voranstellen des Parametervektors für jedes Modell ist ziemlich informativ. In welchen Fällen (wenn überhaupt) sollte ich mir Sorgen machen, dass das...
Ich habe Probleme zu verstehen, in welcher Situation der MCMC-Ansatz tatsächlich nützlich ist. Ich gehe ein Spielzeugbeispiel aus dem Kruschke-Buch "Bayesianische Datenanalyse: Ein Tutorial mit R und BUGS" durch. Was ich bisher verstanden habe, ist, dass wir eine Zielverteilung benötigen, die...
Ich versuche, ein hierarchisches Modell mit jags und dem Paket rjags anzupassen. Meine Ergebnisvariable ist y, eine Folge von Bernoulli-Versuchen. Ich habe 38 menschliche Probanden, die in zwei Kategorien auftreten: P und M. Nach meiner Analyse hat jeder Sprecher eine Erfolgswahrscheinlichkeit in...
John Kruschke erklärt in seinem Buch Doing Bayesian Data Analysis, dass bei der Verwendung von JAGS von R ... die Schätzung des Modus aus einem MCMC-Sample kann ziemlich instabil sein, da die Schätzung auf einem Glättungsalgorithmus basiert, der für zufällige Unebenheiten und Welligkeiten im...
Ich mache mich mit der Bayes'schen Statistik vertraut, indem ich das Buch Doing Bayesian Data Analysis von John K. Kruschke, auch als "Welpenbuch" bekannt, lese . In Kapitel 9 werden hierarchische Modelle dieses einfachen Beispiels vorgestellt: und die Bernoulli-Beobachtungen bestehen aus 3...
Ich hatte den Eindruck, dass die Funktion lmer()im lme4Paket keine p-Werte erzeugt (siehe lmer, p-Werte und so weiter) ). Ich habe stattdessen MCMC-generierte p-Werte wie folgt verwendet: Signifikanter Effekt im lme4gemischten Modell und diese Frage: In der Ausgabe von lmer()im lm4Paket in können...
In dem Buch von Gelman & Hill (2007) (Datenanalyse unter Verwendung von Regression und mehrstufigen / hierarchischen Modellen) behaupten die Autoren, dass die Einbeziehung redundanter mittlerer Parameter zur Beschleunigung der MCMC beitragen kann. Das gegebene Beispiel ist ein nicht...