«mcmc» 태그된 질문

많은 실제 응용 분야에서, MCMC 기반 방법은 사후가 분석적 임에도 불구하고 매개 변수를 추정하는 데 사용됩니다 (예를 들어, 선행 기술이 공액 이었기 때문에). 저에게는 MCMC 기반 견적 도구보다는 MAP 견적 도구를 사용하는 것이 더 합리적입니다. MCMC가 왜 분석 후부에서 여전히 적절한 방법인지 지적 할 수 있습니까?

13 bayesian  mcmc  posterior 

저는 베이지안 통계 연구를 처음 사용합니다. 베이지안 연구원들이 JAGS / Stan과 같은 도구를 사용하는 대신 MCMC를 스스로 구현하는 것이 더 좋다고 연구원들로부터 들었습니다. 학습 목적을 제외하고 MCMC 알고리즘을 R과 같이 "빠르지 않은"언어로 구현하면 어떤 이점이 있습니까?

13 bayesian  mcmc 

나는 방금 스탠 에서 모델을 만들기 시작했다 . 이 도구에 익숙해지기 위해 Bayesian Data Analysis (2nd ed.)의 일부 연습을 진행하고 있습니다. Waterbuck 운동 전제로하는 데이터 와, ( N , θ ) 알 수 없습니다. Hamiltonian Monte Carlo는 이산 파라미터를 허용하지 않기 때문에 N 을 실수 ∈ [ 72 , ∞ …

13 bayesian  mcmc  discrete-data  stan 

1. 문제 변수 측정 값이 있는데 ytyty_t, 여기서 MCMC를 통해 얻은 t=1,2,..,nt=1,2,..,nt=1,2,..,n분포 를 갖는 n , nfyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t) 을 단순화하기 위해 평균 μtμt\mu_t 및 분산 가우스라고 가정 σ2tσt2\sigma_t^2합니다. g(t)g(t)g(t) 와 같은 관측에 대한 물리적 모델이 있지만 잔차 rt=μt−g(t)rt=μt−g(t)r_t = \mu_t-g(t) 는 상관 관계가있는 것으로 보입니다. 특히, 나는 AR(1)AR(1)AR(1) 프로세스가 상관 관계를 …

13 time-series  mcmc  autoregressive  likelihood 

특정 매개 변수를 추론하기 위해 MCMC 샘플을 얻을 때 목표로해야하는 최소 유효 샘플 수에 대한 좋은 지침은 무엇 입니까? 그리고 모델이 다소 복잡 해짐에 따라이 조언이 변경됩니까?

13 bayesian  sample-size  mcmc  posterior 

예를 들어 수렴 진단을 기반으로 첫 번째 n 행을 제거하여 MCMC 체인의 번인 선택을 자동화하고 싶습니다. 이 단계를 어느 정도 안전하게 자동화 할 수 있습니까? autocorrelation, mcmc trace 및 pdfs를 여전히 두 번 확인하더라도 번인 길이를 자동으로 선택하는 것이 좋습니다. 내 질문은 일반적이지만 R mcmc.object를 다루기 위해 구체적인 내용을 제공 …

13 r  bayesian  mcmc 

베이지안 통계를 처음 배우기; MCMC 이해에 대한 각도로서 나는 다른 방법으로는 할 수없는 일을하고 있습니까, 아니면 대안보다 훨씬 더 효율적인 일을하고 있습니까? 예를 들어 , 반대의 P ( D | x , y , z ) 를 계산하는 모델이 주어지면 데이터 P(x,y,z|D)P(x,y,z|D)P(x,y,z|D) 대해 매개 변수의 확률을 계산하려고한다고 가정 합니다 . …

13 bayesian  mcmc 

지난 며칠 동안 나는 Markov Chain Monte Carlo (MCMC)의 작동 방식을 이해하려고 노력해 왔습니다. 특히 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이해하고 구현하려고 노력했습니다. 지금까지 나는 알고리즘에 대한 전반적인 이해가 있다고 생각하지만 아직 명확하지 않은 몇 가지가 있습니다. MCMC를 사용하여 일부 모델을 데이터에 맞추고 싶습니다. 이 때문에 나는 관측 된 데이터 직선 를 맞추기위한 …

13 mcmc  metropolis-hastings 

jags와 rjags 패키지를 사용하여 계층 적 모델을 맞추려고합니다. 내 결과 변수는 y이며, 이는 베르누이 시험의 순서입니다. 저는 P와 M이라는 두 가지 범주로 수행되는 38 명의 인간 과목을 가지고 있습니다. 나의 분석에 따르면, 모든 화자는 P 범주에서 의 성공 확률과 M 범주에서 θ p × θ m 의 성공 확률 을가 …

13 mcmc  multilevel-analysis  jags 

Bayes / MCMC에 대한 좋은 글을 보았습니다. IT는 독립 변수를 표준화하면 MCMC (Metropolis) 알고리즘이 더 효율적일뿐만 아니라 (다중) 공선 성을 줄일 수 있다고 제안합니다. 사실일까요? 이것이 표준으로 해야 할 일입니까? (죄송합니다). Kruschke 2011, 베이지안 데이터 분석. (AP) 편집 : 예를 들어 > data(longley) > cor.test(longley$Unemployed, longley$Armed.Forces) Pearson's product-moment correlation data: …

13 bayesian  mcmc  multicollinearity  standardization 

3 매개 변수 함수의 적분을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행해야합니다. 에프ff매우 복잡한 수식이 있습니다. MCMC 방법을 사용하여 계산하고 Metropolis-Hastings 알고리즘을 구현하여에프ff제안 분포로 3 가지 변이 법선을 사용하는 것이 좋습니다. 그것에 대한 몇 가지 예를 읽으면, 일부는 고정 매개 변수 와 함께 정규 변수를 사용하고 일부는 변수 평균 와 함께 사용하는 것을 …

13 mcmc  metropolis-hastings 

Gelman & Hill (2007)의 저서 (회귀 및 다중 레벨 / 계층 모델을 사용한 데이터 분석)에서 저자는 중복 평균 매개 변수를 포함하면 MCMC 속도를 높일 수 있다고 주장합니다. 주어진 예제는 "비행 시뮬레이터"(Eq 13.9)의 중첩되지 않은 모델입니다. yiγjδk∼N(μ+γj[i]+δk[i],σ2y)∼N(0,σ2γ)∼N(0,σ2δ)yi∼N(μ+γj[i]+δk[i],σy2)γj∼N(0,σγ2)δk∼N(0,σδ2) \begin{align} y_i &\sim N(\mu + \gamma_{j[i]} + \delta_{k[i]}, \sigma^2_y) \\ \gamma_j &\sim N(0, \sigma^2_\gamma) …

12 mcmc  hierarchical-bayesian  gibbs 

John Kruschke는 그의 저서 인 Doing Bayesian Data Analysis에서 R의 JAGS를 사용할 때 ... MCMC 샘플의 모드 추정값은 MCMC 샘플의 랜덤 범프와 리플에 민감 할 수있는 평활 알고리즘을 기반으로하기 때문에 다소 불안정 할 수 있습니다. ( 205 페이지 베이 즈 데이터 분석 수행 , 섹션 8.2.5.1) Metropolis 알고리즘과 Gibbs 샘플링과 …

12 bayesian  mcmc  mode 

이 글을 참고하세요 : Markov Chain Monte Carlo (MCMC)를 평신도에게 어떻게 설명 하시겠습니까? . Markov 체인과 Monte Carlo의 조합임을 알 수 있습니다. Markov 체인은 불변 제한 분포로 후방과 함께 생성 된 다음 Monte Carlo 추첨 (종속)이 제한 분포 (= 후부)에서 만들어집니다. 단계 후에 우리는 제한 분포 Π (*)에 있다고 가정합니다 …

12 mcmc 

RJMCMC를 사용하여 탐색하는 다양한 복잡성 모델의 넓은 (그러나 유한 한) 공간을 고려하고 있습니다. 각 모델의 매개 변수 벡터에 대한 사전 정보는 상당히 유익합니다. 더 복잡한 모델 중 하나가 더 적합 할 때 간단한 모델을 선호하는 Jeffreys-Lindley 역설 에 대해 어떤 경우에 걱정해야 합니까? 베이지안 모델 선택에서 역설의 문제를 강조하는 간단한 …

12 bayesian  model-selection  mcmc  prior  improper-prior