Статистика та великі дані mcmc

2

У мене виникають проблеми з розумінням, в якій ситуації підхід MCMC насправді корисний. Я переглядаю іграшковий приклад з книги Крушке «Проведення аналізу даних байесів: підручник з R та BUGS». Я зрозумів, що поки що це те, що нам потрібен цільовий розподіл, пропорційний , щоб мати вибірку . Однак мені здається, …

12 mcmc

1

Як інтерпретувати графік автокореляції в MCMC

Я знайомлюсь із статистикою Байєса, читаючи книгу " Проведення байєсівського аналізу даних " Джона К. Крушке, також відомого як "цуценя книга". У розділі 9 ієрархічні моделі знайомляться з цим простим прикладом: а спостереження Бернуллі - 3 монети, кожні 10 фліп. Один показує 9 голів, інший 5 голів та інший 1 …

12 bayesian interpretation python mcmc autocorrelation

1

Плутанина щодо lmer і p-значень: як p-значення з пакету memisc порівнюються з MCMC?

У мене було враження, що функція lmer()в lme4пакеті не виробляє р-значень (див. lmer, P-значення та все таке ). Я використовую MCMC згенерованих значень р замість як на це питання: Значний ефект в lme4змішаній моделі і на це питання: Чи не вдається знайти р-значення у виведенні з lmer()в lm4пакеті вR . …

12 r mixed-model p-value mcmc lme4-nlme

1

Як можна оптимізувати обчислювальну ефективність при підгонці складної моделі до великого набору даних неодноразово?

У мене виникають проблеми з ефективністю використання MCMCglmmпакету в R для запуску моделі зі змішаними ефектами. Код виглядає так: 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) За даними є близько 20 000 спостережень, вони об'єднані приблизно в 200 шкіл. Перед запуском я видалив усі невикористані змінні з …

12 r mixed-model mcmc computational-statistics

2

Методи MCMC - спалювання зразків?

У методах MCMC я постійно читаю про burn-inчас або кількість зразків "burn". Що це саме, і навіщо це потрібно? Оновлення: Після того, як MCMC стабілізується, чи залишається він стабільним? Як поняття burn-inчасу пов'язане з поняттям часу перемішування?

12 sampling mcmc

2

Чи дає MCMC, що виконує детальний баланс, стаціонарний розподіл?

Я думаю, що я розумію рівняння детальної умови балансу, де зазначено, що для ймовірності переходу та стаціонарного розподілу ланцюг Маркова задовольняє детальний баланс, якщоqqqππ\piq(x|y)π(y)=q(y|x)π(x),q(x|y)π(y)=q(y|x)π(x),q(x|y)\pi(y)=q(y|x)\pi(x), це має більше сенсу для мене, якщо я перезавантажую його як: q(x|y)q(y|x)=π(x)π(y).q(x|y)q(y|x)=π(x)π(y).\frac{q(x|y)}{q(y|x)}= \frac{\pi(x)}{\pi(y)}. В основному, ймовірність переходу зі стану у стан повинна бути пропорційною відношенню їх …

12 probability mcmc markov-process

1

Чому нам потрібен сюжетний графік для результатів MCMC

Я читаю дослідницькі роботи, використовуючи методи MCMC, і бачу, що більшість із них надають сюжетні графіки. Навіщо нам потрібні слідові ділянки в ланцюзі Монте-Карло Марків? Що вказує траєкторію параметрів?

12 data-visualization mcmc

2

Початківець PyMC: як насправді зробити вибірку з пристосованої моделі

Я пробую дуже просту модель: підходити до нормальної, де я припускаю, що знаю точність, і просто хочу знайти середнє значення. Код нижче, здається, правильно відповідає нормальному. Але після встановлення я хочу взяти вибірку з моделі, тобто генерувати нові дані, схожі на мою dataзмінну. Я знаю, що можу використовувати trace("mean")для отримання …

12 mcmc pymc

2

Максимальні параметри ймовірності відхиляються від заднього розподілу

У мене є функція ймовірності для ймовірності моїх даних урахуванням деяких параметрів моделі , які я хотів би оцінити. Якщо припустити плоскі пріори за параметрами, вірогідність пропорційна задній ймовірності. Я використовую метод MCMC для вибірки цієї ймовірності.L (d| θ)L(г|θ)\mathcal{L}(d | \theta)ггdθ ∈ RNθ∈RN\theta \in \mathbf{R}^N Дивлячись на результуючий конвергентний ланцюг, …

11 bayesian maximum-likelihood optimization inference mcmc

2

Чи вибірки Гіббса є методом MCMC?

Наскільки я це розумію, це (принаймні, саме так визначає Вікіпедія ). Але я знайшов це твердження Ефрона * (наголос додано): Ланцюжок Маркова Монте-Карло (MCMC) - це велика історія успіху сучасної байєсівської статистики. MCMC та його сестринський метод "вибірки Гіббса" дозволяють числовий розрахунок заднього розподілу в ситуаціях, занадто складних для аналітичного …

11 mcmc gibbs

6

Основні посилання на MCMC для Bayesian Statistics

Я шукаю статті чи книги з практичними та теоретичними прикладами про основні MCMC для Bayesian Statistics (With R). Я ніколи не займався симуляцією, і тому шукаю "базову" інформацію. Чи можете ви дати мені якісь рекомендації чи поради?

11 bayesian references mcmc

2

Чому потрібен MCMC при оцінці параметра за допомогою MAP

З огляду на формулу для оцінки параметра MAP для чого потрібен підхід MCMC (або подібний), я не міг просто взяти похідну, встановити її в нуль і потім вирішити для параметра?

11 bayesian estimation mcmc

1

Як отримати вибірку Гіббса?

Я насправді вагаюся з цим запитати, бо боюся, що мене віднесуть до інших питань або Вікіпедії щодо вибірки Гіббса, але я не маю відчуття, що вони описують те, що під рукою. Дана умовна ймовірність : p ( x | y ) y = y 0 y = y 1 x …

11 sampling mcmc gibbs

1

Відбір проб Гіббса для моделі Ізінга

Питання домашнього завдання: Розглянемо модель 1-го Ізінга. Нехай . або -1, або +1х яx=(x1,...xd)x=(x1,...xd)x = (x_1,...x_d)xixix_i π(x)∝e∑39i=1xixi+1π(x)∝e∑i=139xixi+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} Створіть алгоритм вибірки гібса, щоб генерувати вибірки приблизно з цільового розподілу .π(x)π(x)\pi(x) Моя спроба: Випадково виберіть значення (-1 або 1), щоб заповнити вектор . Тож може бути . Отже, це .х …

11 self-study sampling mcmc gibbs

2

MCMC вибірки простору дерева рішень проти випадкового лісу

Випадковий ліс являє собою сукупність дерев рішень , сформованих випадковим чином вибираючи тільки певні функції для побудови кожного дерева з (а іноді і розфасовці тренувальну дані). Мабуть, вони добре навчаються та узагальнюють. Хтось робив відбір проб MCMC у просторі дерева рішень чи порівнював їх із випадковими лісами? Я знаю, що …

11 mcmc monte-carlo random-forest cart

Запитання з тегом «mcmc»