«importance-sampling» 태그된 질문

저는 MCMC 방법을 배우려고 노력했으며 Metropolis Hastings, Gibbs, Importance 및 Rejection 샘플링을 경험했습니다. 이러한 차이점 중 일부는 명백하지만, 즉 전체 조건이있을 때 Gibbs가 Metropolis Hastings의 특별한 사례 인 반면 Gibbs 샘플러 내에서 MH를 사용하려는 경우와 같이 다른 것은 명확하지 않습니다. 각각의 차이점을 볼 수있는 간단한 방법은 무엇입니까? 감사!

36 mcmc  monte-carlo  gibbs  metropolis-hastings  importance-sampling 

강화 학습을 배우려고 하는데이 주제는 정말 혼란 스럽습니다. 통계를 소개했지만이 주제를 직관적으로 이해할 수 없었습니다.

23 variance  simulation  monte-carlo  unbiased-estimator  importance-sampling 

지난 1 년 동안 중요도 샘플링을 상당히 밀접하게 진행해 왔으며 도움을 받기를 희망하는 몇 가지 개방형 질문이 있습니다. 중요도 샘플링 체계에 대한 나의 실제 경험은 때때로 환상적인 저 분산 및 저 바이어스 추정을 생성 할 수 있다는 것입니다. 그러나 표본 분산이 적지 만 치우침이 매우 높은 오류 예측이 더 자주 …

13 monte-carlo  information-theory  importance-sampling 

저의 배경은 컴퓨터 과학입니다. 나는 몬테 카를로 샘플링 방법에 익숙하지 않으며 수학을 이해하지만 중요도 샘플링에 대한 직관적 인 예를 제시하기가 어렵습니다. 보다 정확하게는 누군가 다음과 같은 예를 제공 할 수 있습니다. 최초 분포는 표본 추출이 불가능하지만 추정 할 수는 있음 이 최초 배포본에서 추출하여 적절한 중요도 분포.

12 probability  distributions  sampling  importance-sampling 

최근에이 논문에서 설명하는 파레토 스무딩 중요도 샘플링 휴가 교차 검증 (PSIS-LOO)을 사용하기 시작했습니다. Vehtari, A., & Gelman, A. (2015). 파레토는 중요도 샘플링을 완화했습니다. arXiv 프리 프린트 ( link ). Vehtari, A., Gelman, A., & Gabry, J. (2016). leave-one-out 교차 검증 및 WAIC를 사용한 실제 베이지안 모델 평가. arXiv 프리 프린트 …

10 machine-learning  cross-validation  mcmc  pareto-distribution  importance-sampling 

는 상수로 알려진 다음과 같은 불연속 분포 가 있습니다.α , βα,β\alpha,\beta p ( x ; α , β) =베타 ( α + 1 , β+ x )베타 ( α , β)위한 X = 0 , 1 , 2 , ...p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,… p(x;\alpha,\beta) = \frac{\text{Beta}(\alpha+1, \beta+x)}{\text{Beta}(\alpha,\beta)} \;\;\;\;\text{for } x = 0,1,2,\dots …

10 sampling  mcmc  computational-statistics  importance-sampling  rejection-sampling 

나는 R의 중요도 샘플링 방법과 통합 평가 라는 질문에 대답하려고했습니다 . 기본적으로 사용자는 계산해야합니다 ∫π0에프( x ) dx =∫π01코사인( x)2+엑스2디엑스∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx 지수 분포를 중요도 분포로 사용 큐( x ) = λ 특급− λ xq(x)=λ exp−λxq(x)=\lambda\ \exp^{-\lambda x} 적분에 더 나은 근사값을 제공하는 값을 찾으십시오 . I는 평균값으로 평가 문제를 고쳐 의 …

9 r  simulation  exponential  importance-sampling 

효율적으로 샘플 을 그리고 싶습니다x ∈아르 자형디x∈Rdx \in \mathbb{R}^d ...에서 엔( μ , Σ )N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma) 제약 조건에 따라 | | x ||2= 1||x||2=1||x||_2 = 1.

9 distributions  normal-distribution  sampling  multivariate-normal  importance-sampling