Domande taggate «mcmc»

Catena di Markov Monte Carlo (MCMC) si riferisce a una classe di metodi per generare campioni da una distribuzione target generando numeri casuali da una catena Markov la cui distribuzione stazionaria è la distribuzione target. I metodi MCMC sono in genere utilizzati quando sono impossibili metodi più diretti per la generazione di numeri casuali (ad esempio il metodo di inversione). Il primo metodo MCMC era l'algoritmo Metropolis, successivamente modificato con l'algoritmo Metropolis-Hastings.

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Stima dei parametri di un modello lineare dinamico
Voglio implementare (in R) seguente dinamica molto semplice modello lineare per cui Ho 2 variabili nel tempo parametri incogniti (la varianza dell'errore di osservazione e la varianza dell'errore stato ε 2 t ).ϵ1tϵt1\epsilon^1_tϵ2tϵt2\epsilon^2_t Ytθt+1==θt+ϵ1tθt+ϵ2tYt=θt+εt1θt+1=θt+εt2 \begin{matrix} Y_t & = & \theta_t + \epsilon^1_t\\ \theta_{t+1} & = & \theta_{t}+\epsilon^2_t \end{matrix} Voglio stimare …
11 r  mcmc  dlm  particle-filter 
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Esiste una tecnica standard per il debug dei programmi MCMC?
Il debug dei programmi MCMC è notoriamente difficile. La difficoltà sorge a causa di diversi problemi, alcuni dei quali sono: (a) Natura ciclica dell'algoritmo Disegniamo in modo iterativo parametri condizionali su tutti gli altri parametri. Pertanto, se un'implementazione non funziona correttamente, è difficile isolare il bug poiché il problema può …
11 mcmc 
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Perché ci sono raccomandazioni contro l'uso di Jeffreys o di priori basati sull'entropia per i campionatori MCMC?
Sulla loro pagina wiki , gli sviluppatori di Stan dichiarano: Alcuni principi che non ci piacciono: invarianza, Jeffreys, entropia Vedo invece molte normali raccomandazioni di distribuzione. Finora ho usato metodi bayesiani che non si basavano sul campionamento ed ero abbastanza felice di aver capito perché stata una buona scelta per …
11 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 
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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Algoritmo di Metropolis Hastings
Ho bisogno di studiare i metodi di Markov Chain Monte Carlo, per essere più specifico ho bisogno di studiare l'algoritmo Metropolis Hastings e tutto su di esso come criteri di convergenza. Chi può prescrivermi un libro, un giornale o un sito Web che spieghi questo argomento usando termini semplici, ma …
11 references  mcmc 
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Distribuzione della proposta per una distribuzione normale generalizzata
Sto modellando la dispersione delle piante usando una distribuzione normale generalizzata ( voce di Wikipedia ), che ha la funzione di densità di probabilità: b2aΓ(1/b)e−(da)bb2aΓ(1/b)e−(da)b \frac{b}{2a\Gamma(1/b)} e^{-(\frac{d}{a})^b} dove è la distanza percorsa, è un parametro di scala e è il parametro di forma. La distanza media percorsa è data dalla …
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Prevenire Pareto ha smesso di campionare l'importanza (PSIS-LOO)
Di recente ho iniziato a utilizzare Pareto per semplificare l'importanza del campionamento con convalida incrociata (PSIS-LOO), descritto in questi documenti: Vehtari, A., & Gelman, A. (2015). Pareto ha livellato il campionamento di importanza. prestampa arXiv ( collegamento ). Vehtari, A., Gelman, A., e Gabry, J. (2016). Pratica valutazione del modello …
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Censura / troncamento in JAGS
Ho una domanda su come adattare un problema di censura in JAGS. Osservo una miscela bivariata normale in cui i valori X presentano errori di misurazione. Vorrei modellare i veri "mezzi" sottostanti dei valori censurati osservati. ⌈ xt r u e+ ϵ ⌉ = xo b s e r v …
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Genera valori multivariati casuali da dati empirici
Sto lavorando a una funzione Monte Carlo per valutare diverse attività con rendimenti parzialmente correlati. Attualmente, ho appena generato una matrice di covarianza e mi sono nutrito con la rmvnorm()funzione in R. (Genera valori casuali correlati). Tuttavia, osservando le distribuzioni dei rendimenti di un'attività, non viene normalmente distribuita. Questa è …
10 mcmc  monte-carlo  pdf 
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