Preguntas etiquetadas con metropolis-hastings

Un tipo especial de algoritmo de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) utilizado para simular a partir de distribuciones de probabilidad complejas. Está validado por la teoría de la cadena de Markov y ofrece una amplia gama de posibles implementaciones.


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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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¿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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Algoritmos de Metropolis-Hastings utilizados en la práctica
Hoy estaba leyendo el blog de Christian Robert y me gustó bastante el nuevo algoritmo Metropolis-Hastings que estaba discutiendo. Parecía simple y fácil de implementar. Cada vez que codifico MCMC, tiendo a mantener algoritmos MH muy básicos, como movimientos independientes o caminatas aleatorias en la escala de registro. ¿Qué algoritmos …


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Integración de Metropolis-Hastings: ¿por qué no funciona mi estrategia?
Suponga que tengo una función g(x)g(x)g(x) que deseo integrar ∫∞−∞g(x)dx.∫−∞∞g(x)dx. \int_{-\infty}^\infty g(x) dx. Por supuesto, suponiendo que g(x)g(x)g(x) va a cero en los puntos finales, sin ampliaciones, buena función. Una forma con la que he estado jugando es usar el algoritmo Metropolis-Hastings para generar una lista de muestras x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, …

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Stan
Estaba revisando la documentación de Stan que se puede descargar desde aquí . Estaba particularmente interesado en su implementación del diagnóstico Gelman-Rubin. El artículo original Gelman y Rubin (1992) define el factor de reducción de escala potencial (PSRF) de la siguiente manera: Deje que sea ​​la ésima cadena de Markov …




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Comprensión de MCMC y el algoritmo Metropolis-Hastings
En los últimos días he estado tratando de entender cómo funciona Markov Chain Monte Carlo (MCMC). En particular, he estado tratando de entender e implementar el algoritmo Metropolis-Hastings. Hasta ahora creo que tengo una comprensión general del algoritmo, pero hay algunas cosas que aún no me quedan claras. Quiero usar …

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R / mgcv: ¿Por qué los productos tensoriales te () y ti () producen superficies diferentes?
El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …
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