Preguntas etiquetadas con mcmc

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) se refiere a una clase de métodos para generar muestras a partir de una distribución objetivo mediante la generación de números aleatorios a partir de una cadena Markov cuya distribución estacionaria es la distribución objetivo. Los métodos MCMC se usan típicamente cuando los métodos más directos para la generación de números aleatorios (por ejemplo, el método de inversión) no son factibles. El primer método MCMC fue el algoritmo Metropolis, luego modificado al algoritmo Metropolis-Hastings.

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¿Por qué hay una diferencia entre calcular manualmente un intervalo de confianza del 95% de regresión logística y usar la función confint () en R?
Queridos todos, he notado algo extraño que no puedo explicar, ¿verdad? En resumen: el enfoque manual para calcular un intervalo de confianza en un modelo de regresión logística y la función R confint()dan resultados diferentes. He estado pasando por la regresión logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2a edición). En …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Ejemplos de errores en algoritmos MCMC
Estoy investigando un método para la verificación automática de los métodos de Monte Carlo de la cadena de Markov, y me gustaría algunos ejemplos de errores que pueden ocurrir al construir o implementar tales algoritmos. Puntos de bonificación si se utilizó el método incorrecto en un artículo publicado. Estoy particularmente …
28 mcmc 
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Bibliotecas C ++ para computación estadística
Tengo un algoritmo MCMC particular que me gustaría portar a C / C ++. Gran parte del cálculo costoso ya está en C a través de Cython, pero quiero tener todo el muestreador escrito en un lenguaje compilado para poder escribir envoltorios para Python / R / Matlab / lo …
23 mcmc  software  c++  computing 
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¿Se pueden utilizar los algoritmos de Machine Learning o Deep Learning para "mejorar" el proceso de muestreo de una técnica MCMC?
Basado en el poco conocimiento que tengo sobre los métodos MCMC (Markov chain Monte Carlo), entiendo que el muestreo es una parte crucial de la técnica antes mencionada. Los métodos de muestreo más utilizados son Hamiltonian y Metropolis. ¿Hay alguna manera de utilizar el aprendizaje automático o incluso el aprendizaje …
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¿Cuáles son algunas mejoras bien conocidas sobre los algoritmos MCMC de libros de texto que las personas usan para la inferencia bayesiana?
Cuando estoy codificando una simulación de Monte Carlo para algún problema, y ​​el modelo es lo suficientemente simple, uso un libro de texto muy básico de muestreo de Gibbs. Cuando no es posible usar el muestreo de Gibbs, codifico el libro de texto Metropolis-Hastings que aprendí hace años. El único …
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¿Por qué debería importarnos la mezcla rápida en las cadenas MCMC?
Cuando trabajamos con la cadena de Markov Monte Carlo para hacer inferencia, necesitamos una cadena que se mezcle rápidamente, es decir, se mueva rápidamente a través del soporte de la distribución posterior. Pero no entiendo por qué necesitamos esta propiedad, porque por lo que entiendo, los sorteos de candidatos aceptados …
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¿Se puede confiar en el MCMC adaptativo?
Estoy leyendo sobre MCMC adaptativa (véase, por ejemplo, el Capítulo 4 del Manual de Markov Chain Monte Carlo , ed. Brooks et al., 2011; y también Andrieu & Thoms, 2008 ). nnnp(n)p(n)p(n)limn→∞p(n)=0limn→∞p(n)=0\lim_{n \rightarrow \infty} p(n) = 0 Este resultado es (a posteriori) intuitivo, asintóticamente. Como la cantidad de adaptación tiende …
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