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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Confusión relacionada con el muestreo de Gibbs
Encontré este artículo donde dice que en el muestreo de Gibbs se acepta cada muestra. Estoy un poco confundido. ¿Cómo es que si cada muestra que aceptaba converge a una distribución estacionaria? En general, el algoritmo Metropolis aceptamos como min (1, p (x *) / p (x)) donde x * …

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Muestreo de distribución bivariada con densidad conocida utilizando MCMC
Traté de simular a partir de una densidad bivariada usando algoritmos Metropolis en R y no tuve suerte. La densidad se puede expresar como , donde es la distribución de Singh-Maddalap ( y | x ) p ( x ) p ( x )p(x,y)p(x,y)p(x,y)p(y|x)p(x)p(y|x)p(x)p(y|x)p(x)p(x)p(x)p(x) p(x)=aqxa−1ba(1+(xb)a)1+qp(x)=aqxa−1ba(1+(xb)a)1+qp(x)=\dfrac{aq x^{a-1}}{b^a (1 + (\frac{x}{b})^a)^{1+q}} con …

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Índice de aceptación en el algoritmo de Metrópolis-Hastings
En el algoritmo Metropolis – Hastings para muestrear una distribución objetivo, dejemos que: πiπi\pi_{i} sea ​​la densidad objetivo en el estado ,iii πjπj\pi_j sea ​​la densidad objetivo en el estado propuesto ,jjj hijhijh_{ij} sea ​​la densidad propuesta para la transición al estado dado el estado actual ,jjjiii aijaija_{ij} sea ​​la …




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¿Qué algoritmo adaptativo de Metropolis Hastings se implementa en el paquete R MHadaptive?
Existen múltiples versiones de algoritmos adaptativos de Metropolis Hastings. Uno se implementa en la función Metro_Hastingsde Rpaquete MHadaptive, ver aquí . La referencia enumerada allí, Spiegelhalter et al. (2002), desafortunadamente no contiene una descripción de ningún algoritmo adaptativo, por lo que puedo ver. Sin embargo, el Metro_Hastingsalgoritmo funciona muy bien …
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