MCMC ne zaman sıradan hale geldi?


19

MCMC'nin hangi yıl olağan hale geldiğini bilen var mı (yani Bayesci çıkarım için popüler bir yöntem)? Zaman içinde yayınlanan MCMC (dergi) makalelerinin sayısına bir bağlantı özellikle yararlı olacaktır.


2
Herkesin bir yıl verebileceğinden şüpheliyim. MCMC'nin zaman içindeki difüzyonunu düşünmek daha mantıklıdır. 50'lerde Metropolis-Hastings algoritması ile ortaya çıktı, ancak 80'lerde başlayan nispeten ucuz hesaplama gücünün ortaya çıkmasına kadar geniş bir şekilde benimsendi ve kullanılmadı. Bildiğim kadarıyla ilk kullanımları o zamanki Bayesyan yüz tanıma teknolojilerindeydi. İkincisi, 90'lı yıllardan başlayarak MCMC, Chicago okulu ile ekonomi ve pazarlama gibi diğer alanlara yayıldı. Gilks ​​& Spiegelhalter'ın 1996 Pratik MCMC'sine göz atın .
user332577

1
Bu soru belirsizdir ve fikir çağrısı yapar (kabul edilen sıradan veya popüler bir tanım yoktur). Herhangi bir sayıda tartışmasız doğru cevabı kabul eder.
Glen_b

1
@Glen_b Aşağıda verilen cevabın mükemmel olduğunu düşünüyorum. Katılmıyor musunuz? Yoksa bu cevaptan önce yorumunuzu yazdınız mı? (Her ikisi de 'dün' der).
Peter Flom - Monica'yı eski durumuna döndürün

2
@Peter Mine her iki cevaptan önce geldi; kesin UTC saatini görmek için farenizi her birinin üzerinde "(dün" yayınlandıktan sonra geçen süreyi gösteren herhangi bir şey) kelimenin üzerine getirin. Sanırım belirttiğiniz cevap iyi bir kısmi cevaptır, ancak soru yine de aralarında seçim yapmak için iyi bir temel olmadan birkaç farklı farklı itirafı kabul edecektir.
Glen_b

Yanıtlar:


25

Christian ( Xi'an ) Robert ve George Casella'nın bu makalesi MCMC'nin tarihinin güzel bir özetini sunmaktadır. Makaleden (vurgu benimdir).


İlk MCMC algoritması olarak makul bir şekilde görülebilen, şimdi Metropolis ve ark. (1953). Monte Carlo yöntemini üreten aynı grup bilim insanından, yani Los Alamos'un araştırma bilimcilerinden, çoğunlukla matematiksel fizik ve atom bombası üzerinde çalışan fizikçilerden kaynaklanıyor.


Metropolis algoritması daha sonra Hastings (1970) ve öğrencisi Peskun (1973,1981) tarafından genelleştirildi.


Klasik anlamda istatistiksel çıkarımdan bir şekilde çıkarılmış ve İstatistik Fizikte kullanılan önceki tekniklere dayanmasına rağmen, Geman ve Geman'ın (1984) dönüm noktası makalesi Gibbs örneklemini istatistiksel uygulama alanına getirdi. Bu yazı aynı zamanda Gibbs örnekleme isminden de sorumludur.


Özellikle, Geman ve Geman (1984), Gelfand ve Smith'i (1990) ana akım istatistik topluluğu tarafından MCMC yöntemlerinin yoğun kullanımı için orijinal başlangıç ​​noktası olan bir makale yazmaları için etkilemiştir . Gibbs örnekleyicisi ve Metropolis-Hastings algoritması gibi hesaplama algoritmalarını kullanarak Bayesci yöntemlerde, istatistiksel hesaplamada, algoritmalarda ve stokastik süreçlerde yeni ilgi odağı yarattı.


İlginç bir şekilde, Tanner ve Wong'un (1987) önceki makalesi esasen Gelfand ve Smith (1990) ile aynı içeriklere sahipti, yani koşullu dağılımlardan simüle etmenin eklemden asemptotik olarak simüle etmek için yeterli olduğu gerçeği. Amerikan İstatistik Derneği Dergisi'nde bir tartışma belgesi olmakla birlikte, etkisi Gelfand ve Smith (1990) ile karşılaştırıldığında bir şekilde sınırlıydı.


Zaman içinde yayınlanan dergi makalelerinin sayısını bulamadım, ancak burada zaman içindeki sözlerin sayısı için bir Google Ngram grafiği. MCMC'nin 1990 Gelfand ve Smith belgesinden sonra yaygınlaştığı fikrini aşağı yukarı kabul ediyor .

enter image description here


1
Teşekkür ederim! Alan Gelfand ve Adrian Smith tarafından hazırlanan dört makale o yıl en iyi İstatistik dergilerinde ortaya çıktı ve Markov zincirlerini simülasyon için aniden ana akım olarak kullanma kavramını yaptığından 1990'ı MCMC tarihinin en önemli tarihi olarak görecektim. Haziran 1989'da Seherbrooke (PQ) 'da Adrian Smith tarafından yapılan bir konuşmaya katıldığımı hatırlıyorum, burada birkaç satır (Fortran?) Kodlu bir slayt göstererek fikrin evrenselliğini sergiledi.
Xi'an

12

Knrumsey'in mükemmel cevabı MCMC'deki önemli akademik çalışmaların ilerlemesi hakkında biraz tarih veriyor. İncelemeye değer bir diğer husus da sıradan kullanıcı tarafından MCMC'yi kolaylaştıracak yazılım geliştirilmesidir. İstatistiksel yöntemler genellikle uzmanlar tarafından sıradan kullanıcının bunları programlamadan uygulamalarına izin veren yazılımlarda uygulanana kadar kullanılır. Örneğin, BUGS yazılımının ilk sürümü 1997'de çıktı. Bu, N-Gram grafiğindeki büyüme yörüngesini değiştirmiş gibi görünmese de, yöntemi bulan kullanıcılar arasında ortak kullanıma sokmada bir etki olabilir. kendi rutinlerini programlamak korkutucu.


Ha, 1997'de MCMC için sırada küçük bir bükülme var.
muru

İyi tespit edildi - istatistiksel olarak anlamlı olacak kadar büyük bir değişiklik olup olmayacağından emin değilim, ancak yine de not edildi.
Monica'yı

Görsel olarak tahmin edersek, 1997'den önceki eğim korunsaydı, 2004'te% 0.000015 gibi bir şey görürdük (ancak gerçek değer% 0.0000225'e yakın). Bu% 50'lik bir artış. Ama sanırım sayılar çok küçük.
muru

Belki haklısın - güzel gözler!
Monica'yı

1
hmmm, HATA 1991
Xi'an
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.