Als «mcmc» getaggte Fragen

Markov-Kette Monte Carlo (MCMC) bezieht sich auf eine Klasse von Methoden zum Erzeugen von Proben aus einer Zielverteilung durch Erzeugen von Zufallszahlen aus einer Markov-Kette, deren stationäre Verteilung die Zielverteilung ist. MCMC-Methoden werden typischerweise verwendet, wenn direktere Methoden zur Zufallszahlengenerierung (z. B. Inversionsmethode) nicht durchführbar sind. Die erste MCMC-Methode war der Metropolis-Algorithmus, der später zum Metropolis-Hastings-Algorithmus modifiziert wurde.

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Ein konkretes Beispiel ist die Durchführung einer SVD, um fehlende Werte zu unterstellen
Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der …
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Angebotsverteilung - Metropolis Hastings MCMC
In der Metropolis-Hastings-Markov-Kette Monte Carlo kann die Angebotsverteilung alles sein, einschließlich des Gaußschen (laut Wikipedia). F: Was ist die Motivation, etwas anderes als Gaußsch zu verwenden? Gauß funktioniert, es ist leicht zu bewerten, es ist schnell und jeder versteht es. Warum sollte ich etwas anderes in Betracht ziehen? F: Kann …
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Kann man die Autokorrelation von Kovarianzmatrizen berechnen, die von MCMC abgetastet wurden?
Stellen Sie sich vor, wir probieren eine Kovarianzmatrix aus einer Wishart-Verteilung von MCMC. Bei jeder Iteration erhalten wir eine neue Beispielmatrix aus der Wishart-Verteilung.SiSiS_i Frage : Kann ich angesichts der Kurve, die alle Stichproben , die Autokorrelation dieser Stichproben darstellen?S1,...SnS1,...SnS_1,...S_n Ich habe jemanden gesehen, der die Autokorrelation von , aber …
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Was ist das Äquivalent für cdfs von MCMC für pdfs?
In Verbindung mit einer Kreuzvalidierten Frage zur Simulation aus einer bestimmten Kopula, dh einem multivariaten cdf definiert aufC(u1,…,uk)C(u1,…,uk)C(u_1,\ldots,u_k)[0,1]k[0,1]k[0,1]^k , begann ich mich über das größere Bild zu wundern, nämlich wie, Kann man bei einer solchen Funktion einen generischen Algorithmus aus der entsprechenden Wahrscheinlichkeitsverteilung simulieren? Offensichtlich besteht eine Lösung darin, CCC …
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Ist rstan oder meine Gitterannäherung falsch: Entscheidung zwischen widersprüchlichen Quantilschätzungen in der Bayes'schen Inferenz
Ich habe ein Modell, um Bayes'sche Schätzungen der Populationsgröße NNN und der Erkennungswahrscheinlichkeit θθ\theta in einer Binomialverteilung zu erhalten, die ausschließlich auf der beobachteten Anzahl beobachteter Objekte basieren yyy: p(N,θ|y)∝Bin(y|N,θ)Np(N,θ|y)∝Bin(y|N,θ)N p(N,\theta|y)\propto \frac{ \text{Bin}(y|N,\theta)}{N} N y i y = 53 , 57 , 66 , 67 , 73{N|N∈Z∧N≥max(y)}×(0,1){N|N∈Z∧N≥max(y)}×(0,1) \left\{N|N\in\mathbb{Z}\land N\ge \max(y)\right\}\times(0,1) …
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Kann die effektive Stichprobengröße in der MCMC-Simulation größer sein als die tatsächliche Stichprobengröße?
Ich habe Coda-Pakete verwendet effectiveSize(), um die effektive Stichprobengröße meiner MCMC-Simulation zu ermitteln. Meine effektive Stichprobengröße ist größer als die tatsächliche Stichprobengröße, z. B. 9813,626 größer als 9501. Ich frage mich, ob das sinnvoll ist. Mein Verständnis ist, dass die effektive Stichprobengröße nicht größer als die tatsächliche Stichprobengröße sein kann …
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Verteilung der Vorschläge für die Kovarianzmatrix
In einer MCMC-Implementierung hierarchischer Modelle mit normalen Zufallseffekten und einem Wishart-Prior für ihre Kovarianzmatrix wird typischerweise die Gibbs-Abtastung verwendet. Wenn wir jedoch die Verteilung der zufälligen Effekte ändern (z. B. auf Student's-t oder einen anderen), geht die Konjugation verloren. Was wäre in diesem Fall eine geeignete (dh leicht einstellbare) Angebotsverteilung …
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Hierarchische Bayes'sche Analyse der Proportionsunterschiede
Warum hierarchisch? : Ich habe versucht, dieses Problem zu untersuchen, und soweit ich weiß, handelt es sich um ein "hierarchisches" Problem, da Sie Beobachtungen über Beobachtungen aus einer Population machen, anstatt direkte Beobachtungen aus dieser Population zu machen. Referenz: http://www.econ.umn.edu/~bajari/iosp07/rossi1.pdf Warum Bayesian? : Außerdem habe ich es als Bayesianisch markiert, …
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Wie wird in MCMC die Einbrennzeit gewählt?
Wie wird in MCMC die Einbrennzeit gewählt? Mit anderen Worten, wie lange müssen Sie warten, bis Sie glauben, dass die Markov-Kette ihre Grenzverteilung erreicht hat? Vielen Dank!
8 mcmc 
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Modellierung eines gemischten Modells in JAGS / BUGS [geschlossen]
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 7 Monaten . Ich bin derzeit dabei, ein Modell für die Vorhersage von Fußballergebnissen in JAGS zu implementieren. …
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MCMC und Datenerweiterung
Ich habe mir eine Frage zur MCMC-Datenerweiterung angesehen. Die allgemeine Form der Frage lautet wie folgt: Angenommen, die in einem Prozess gesammelten Daten deuten auf und ein Prior für den Ratenparameter wird als . Die Daten werden in einer typischen Form aufgezeichnet und dargestellt (dh die Anzahl der Vorkommen jedes …
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Wie kann man aus
In R habe ich eine Matrix wobei die -te Reihe von einer Verteilung auf . Im Wesentlichen muss ich aus jeder Zeile effizient probieren. Eine naive Implementierung ist:P i P { 1 , . . . , K }N.× K.N×KN \times KP.PPichiiP.PP{ 1 , . . . , K.}}{1,...,K}\{1, ..., …
8 r  mcmc 
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Berechnung von 2D-Konfidenzregionen aus MCMC-Proben
Ich möchte 2D-Konfidenzbereiche (bei 1-Sigma, 2-Sigma) für ein Modell zeichnen, das ich an Daten angepasst habe. Ich habe PyMC verwendet, um 50.000 MCMC-Posterior-Samples für mein Modell mit 6 Parametern zu generieren. Ich weiß, dass der Prozess zum Erstellen von Vertrauensbereichen ähnlich ist wie: 1.) Erstellen eines Histogramms der Proben im …
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