Preguntas etiquetadas con importance-sampling

He estado tratando de aprender métodos MCMC y me he encontrado con el muestreo de Metropolis Hastings, Gibbs, Importancia y Rechazo. Si bien algunas de estas diferencias son obvias, es decir, cómo Gibbs es un caso especial de Metropolis Hastings cuando tenemos los condicionales completos, las otras son menos obvias, …

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

Estoy tratando de aprender aprendizaje de refuerzo y este tema es realmente confuso para mí. He tomado una introducción a las estadísticas, pero no podía entender este tema intuitivamente.

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

He estado trabajando en el muestreo de importancia bastante de cerca durante el año pasado y tengo algunas preguntas abiertas con las que esperaba obtener ayuda. Mi experiencia práctica con esquemas de muestreo de importancia ha sido que ocasionalmente pueden producir fantásticas estimaciones de baja varianza y bajo sesgo. Sin …

13 monte-carlo  information-theory  importance-sampling 

Mi formación es informática. Soy bastante nuevo en los métodos de muestreo de Monte Carlo y, aunque entiendo las matemáticas, me resulta difícil encontrar ejemplos intuitivos para el muestreo de importancia. Más precisamente, ¿alguien podría proporcionar ejemplos de: una distribución original de la que no se puede muestrear pero se …

12 probability  distributions  sampling  importance-sampling 

Recientemente comencé a usar la validación cruzada de muestreo de importancia suavizada Pareto (PSIS-LOO), descrita en estos documentos: Vehtari, A. y Gelman, A. (2015). Pareto suavizó el muestreo de importancia. preimpresión arXiv ( enlace ). Vehtari, A., Gelman, A. y Gabry, J. (2016). Evaluación práctica del modelo bayesiano utilizando validación …

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

Yo estaba tratando de responder a la pregunta Evaluar solidario de Importancia método de muestreo en I . Básicamente, el usuario necesita calcular ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx usando la distribución exponencial como la distribución de importancia q(x)=λ exp−λxq(x)=λ exp−λxq(x)=\lambda\ \exp^{-\lambda x} y encuentre el valor de que da la mejor aproximación a la …

9 r  simulation  exponential  importance-sampling 

Tengo la siguiente distribución discreta, donde son constantes conocidas:α,βα,β\alpha,\beta p ( x ; α , β) = Beta ( α + 1 , β+ x )Beta ( α , β)para x = 0 , 1 , 2 , ...pag(X;α,β)=Beta(α+1,β+X)Beta(α,β)para X=0 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 …

9 sampling  mcmc  computational-statistics  importance-sampling  rejection-sampling 

Me gustaría sacar muestras de manera eficiente x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^d de N(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma) sujeto a la restricción de que ||x||2=1||x||2=1||x||_2 = 1 .

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

Sospecho que esta es una pregunta bastante inusual y exploratoria, así que por favor tengan paciencia conmigo. Me pregunto si se podría aplicar la idea del muestreo de importancia al muestreo de Gibbs. Esto es lo que quiero decir: en el muestreo de Gibbs, cambiamos el valor de una variable …

8 mcmc  gibbs  importance-sampling 

He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning