«metropolis-hastings» 태그된 질문

내가 건너 온 이 문서 는 깁스가 모든 샘플을 샘플링으로 인정되는 것을 말한다. 약간 혼란 스러워요. 수용된 모든 표본이 고정 분포로 수렴하면 어떻게됩니까? 일반적으로 Metropolis Algorithm은 min (1, p (x *) / p (x))로 받아들입니다. 여기서 x *는 샘플 포인트입니다. x *는 밀도가 높은 위치를 가리 키므로 목표 분포로 이동한다고 …

9 mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

R의 Metropolis 알고리즘을 사용하여 이변 량 밀도 에서 시뮬레이션을 시도했지만 운이 없었습니다. 밀도는 로 표현할 수 있습니다 . 여기서 는 Singh-Maddala 분포입니다p ( x , y)피(엑스,와이)p(x,y)p ( y| x)p(x)피(와이|엑스)피(엑스)p(y|x)p(x)p ( x )피(엑스)p(x) p ( x ) =Q엑스a - 1비ㅏ( 1 + (엑스비)ㅏ)1 + q피(엑스)=ㅏ큐엑스ㅏ−1비ㅏ(1+(엑스비)ㅏ)1+큐p(x)=\dfrac{aq x^{a-1}}{b^a (1 + (\frac{x}{b})^a)^{1+q}} 매개 변수 …

9 sampling  monte-carlo  metropolis-hastings