«mcmc» etiketlenmiş sorular

Metropolis-Hastings ve Gibbs örneklemesi gibi MCMC algoritmaları, eklem posterior dağılımlarından örnekleme yollarıdır. Metropolis-acele etmeyi oldukça kolay anladığımı ve uygulayabildiğimi düşünüyorum - sadece bir şekilde başlangıç ​​noktalarını seçiyorsunuz ve posterior yoğunluk ve teklif yoğunluğu tarafından yönlendirilen 'parametre boşluğunu' rastgele yürüyorsunuz. Gibbs örneklemesi, bir kerede yalnızca bir parametreyi güncellerken, diğerlerini sabit tutarken, …

15 bayesian  mcmc  gibbs 

Etiket değiştirme (yani arka dağılım, bileşen etiketlerinin değiştirilmesinde değişmez), karışım modellerini tahmin etmek için MCMC kullanılırken sorunlu bir sorundur. Konuyla başa çıkmak için standart (yaygın olarak kabul edilen) bir metodoloji var mı? Standart bir yaklaşım yoksa, etiket anahtarlama sorununu çözmek için önde gelen yaklaşımların artıları ve eksileri nelerdir?

15 bayesian  mcmc  mixture 

SAS kullanarak Markov zincirlerini anlamaya çalışıyorum. Bir Markov sürecinin, gelecekteki durumun sadece geçmiş duruma değil, yalnızca geçmiş duruma bağlı olduğu ve bir durumdan diğerine geçiş olasılığını yakalayan bir geçiş matrisi olduğunu anlıyorum. Ama sonra bu terimle karşılaştım: Markov Zinciri Monte Carlo. Bilmek istediğim, Markov Zinciri Monte Carlo'nun yukarıda tarif ettiğim …

15 probability  simulation  mcmc  monte-carlo  markov-process 

Son birkaç haftadır MCMC'yi ve Metropolis-Hastings algoritmalarını anlamaya çalışıyorum. Ne zaman anlasam yanlış olduğumu anlıyorum. On-line bulmak kod örnekleri çoğu açıklama ile tutarlı olmayan bir şey uygulamak. yani: Metropolis-Hastings'i uyguladıklarını söylüyorlar ama aslında rastgele yürüyüş metropolü uyguluyorlar. Diğerleri (neredeyse her zaman), Simetrik bir teklif dağıtımı kullandıkları için Hastings düzeltme oranının …

15 mcmc  metropolis-hastings 

Stan ve kullanmayı öğrenmeye başladım rstan. JAGS / BUGS'un nasıl çalıştığı konusunda her zaman kafam karışmadıkça, çizilecek modeldeki her parametre için her zaman bir tür önceden dağıtım tanımlamanız gerektiğini düşündüm. Yine de Stan belgelerine dayanarak bunu yapmak zorunda değilsiniz gibi görünüyor. İşte burada verdikleri örnek bir model . data { …

15 mcmc  prior  jags  graphical-model  stan 

Birisi Hamiltonian Monte Carlo yöntemlerinin arkasındaki ana fikri açıklayabilir ve hangi durumlarda Markov Zinciri Monte Carlo yöntemlerinden daha iyi sonuçlar verecektir?

14 bayesian  mcmc  hmc 

Birkaç farklı algoritmanın performansını bir dizi test yoğunluğu üzerinde karşılaştıran MCMC yöntemlerinin büyük ölçekli çalışmaları var mı? Rios ve Sahinidis'in makalesine (2013) eşdeğer bir şey düşünüyorum , bu da çeşitli test fonksiyonları sınıflarında çok sayıda türev içermeyen kara kutu optimize edicisinin kapsamlı bir karşılaştırması. MCMC için performans, örneğin yoğunluk değerlendirmesi …

14 machine-learning  bayesian  references  mcmc 

S: Dirichlet İşlemi kullanarak verileri kümelemenin standart yolu nedir? Gibbs örnekleme kullanılırken örnekleme sırasında kümeler belirir ve yok olur. Ayrıca posterior dağılımın küme yeniden etiketlemelerine değişmediği için bir tanımlanabilirlik problemimiz var. Böylece, bir kullanıcının küme hangisi olduğunu söyleyemeyiz, bunun yerine iki kullanıcının aynı kümede olduğunu (yani ).p ( cben= cj)p(ci=cj)p(c_i=c_j) …

14 bayesian  clustering  mcmc  dirichlet-process  identifiability 

Gelman ve Rubin teşhisi, paralel olarak çalışan çoklu mcmc zincirlerinin yakınsamasını kontrol etmek için kullanılır. Zincir içi varyansı zincirler arası varyansla karşılaştırır, açıklama aşağıdadır: Adımlar (her parametre için): Aşırı dağılmış başlangıç ​​değerlerinden 2n uzunluğunda m ≥ 2 zincirleri çalıştırın. Her zincirdeki ilk n çekişi atın. Zincir içi ve zincirler arası …

14 mcmc  convergence  covariance-matrix 

MCMC ile ilgili dersler veriyordum. Ancak, nasıl kullanıldığına dair iyi bir örnek bulamıyorum. Biri bana somut bir örnek verebilir mi? Tüm görebildiğim bir Markov zinciri çalıştırmak ve sabit dağılımının istenen dağılım olduğunu söylemek. İstenilen dağılımın örneklenmesinin zor olduğu iyi bir örnek istiyorum. Bu yüzden bir Markov zinciri yaratıyoruz. Geçiş matrisinin …

14 probability  bayesian  mcmc  markov-process 

Bir Metropolis örnekleyici (C ++) çalıştırıyorum ve yakınsama oranını tahmin etmek için önceki örnekleri kullanmak istiyorum. Bulduğum uygulaması kolay bir tanı , iki örnek aracı arasındaki farkı tahmin edilen standart hataya bölünen Geweke tanılamasıdır . Standart hata, spektral yoğunluktan sıfır olarak tahmin edilir. Zn= θ¯bir- θ¯B1nbirSbirθ^( 0 ) + 1nBSBθ^( …

14 mcmc  diagnostic 

Simetrik öneri ile rastgele yürüyüş Metropolis-Hasitings q( x | y) = g( | y- x | )q(x|y)=g(|y−x|)q(x|y)= g(|y-x|) , kabul olasılığının P( a c c e p t y ) = dk { 1 , f( y) / f( x ) }P(accept y)=min{1,f(y)/f(x)}P(accept\ y) = \min\{1, f(y)/f(x)\} g (\ cdot) …

14 mcmc  metropolis-hastings 

Herkes geri dönüşümlü atlama MCMC için iyi yazılmış bir kod (Matlab veya R) biliyor mu? Tercihen, konuyla ilgili makalelerin iltifat edilmesi için basit bir demo uygulaması, sürecin anlaşılmasında faydalı olacaktır.

14 r  matlab  references  mcmc 

Bir modelin parametrelerini tahmin etmek için bir kod yazmak için Metropolis-Hastings algoritmasını anlamaya çalışıyorum (yani f(x)=a∗xf(x)=a∗xf(x)=a*x ). Kaynakçaya göre Metropolis-Hastings algoritması aşağıdaki adımlara sahiptir: Y t ∼ q ( y | x t ) üretYt∼q(y|xt)Yt∼q(y|xt)Y_t \sim q(y|x^t) Xt+1={Yt,xt,with probabilityρ(xt,Yt),with probability1−ρ(xt,Yt),Xt+1={Yt,with probabilityρ(xt,Yt),xt,with probability1−ρ(xt,Yt),X^{t+1}=\begin{cases} Y^t, & \text{with probability} \quad \rho(x^t,Y_t), \\ x^t, …

14 mcmc  metropolis-hastings 

Markov zinciri Monte Carlo'nun (MCMC) çeşitli uygulamaları hakkında iyi özetler (yorumlar, kitaplar) var mı? Uygulamada Markov Zinciri Monte Carlo'yu gördüm , ancak bu kitaplar biraz eski görünüyor. Makine öğrenimi, bilgisayarla görme ve hesaplamalı biyoloji gibi alanlarda MCMC'nin çeşitli uygulamaları hakkında daha fazla güncelleme kitabı var mı?

14 machine-learning  mcmc  inference  references  application