Questions marquées «mcmc»

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) fait référence à une classe de méthodes pour générer des échantillons à partir d'une distribution cible en générant des nombres aléatoires à partir d'une chaîne de Markov dont la distribution stationnaire est la distribution cible. Les méthodes MCMC sont généralement utilisées lorsque des méthodes plus directes pour la génération de nombres aléatoires (par exemple la méthode d'inversion) sont irréalisables. La première méthode MCMC était l'algorithme Metropolis, plus tard modifié en l'algorithme Metropolis-Hastings.

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Peut-on calculer l'autocorrélation de matrices de covariance échantillonnées par MCMC?
Imaginez que nous échantillonnons une matrice de covariance à partir d'une distribution de Wishart par MCMC. À chaque itération, nous obtenons une nouvelle matrice d'échantillon SiSiS_i de la distribution Wishart. Question : Compte tenu de la trace qui contient tous les échantillonsS1,...SnS1,...SnS_1,...S_n, puis-je tracer l'autocorrélation de ces échantillons? J'ai vu …
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Est-ce que rstan ou mon approximation de grille est incorrecte: décider entre des estimations quantiles contradictoires dans l'inférence bayésienne
J'ai un modèle pour obtenir des estimations bayésiennes de la taille de la population NNNet probabilité de détection dans une distribution binomiale uniquement basée sur le nombre observé d’objets observés : pour . Pour simplifier, nous supposons que N est fixé à la même valeur inconnue pour chaque y_i . …
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Pourquoi le processus de Dirichlet ne convient-il pas aux applications en paramètres non paramétriques bayésiens?
La nature discrète du DP le rend impropre à des applications générales dans les paramètres non paramétriques bayésiens, mais il est bien adapté au problème de placement des a priori sur les composants du mélange dans la modélisation des mélanges. Cette citation est extraite des processus hiérarchiques de Dirichlet (Teh, …
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Analyse bayésienne hiérarchique sur la différence de proportions
Pourquoi hiérarchique? : J'ai essayé de rechercher ce problème, et d'après ce que je comprends, c'est un problème "hiérarchique", parce que vous faites des observations sur les observations d'une population, plutôt que de faire des observations directes de cette population. Référence: http://www.econ.umn.edu/~bajari/iosp07/rossi1.pdf Pourquoi bayésien? : De plus, je l'ai étiqueté …
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Modélisation d'un modèle mixte dans JAGS / BUGS [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 8 mois . Je suis actuellement en train d'implémenter un modèle de prédiction des …
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MCMC et augmentation des données
J'ai regardé une question d'augmentation de données MCMC; la forme générale de la question est la suivante: Supposons que les données recueillies sur un processus suggèrent et qu'un a priori pour le paramètre de débit soit suggéré comme . Les données sont enregistrées et présentées sous une forme typique (c'est-à-dire …
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Quel algorithme adaptatif Metropolis Hastings est implémenté dans le package R MHadaptive?
Il existe plusieurs versions des algorithmes adaptatifs de Metropolis Hastings. L'une est implémentée dans la fonction Metro_Hastingsde Rpackage MHadaptive, voir ici . La référence qui y figure, Spiegelhalter et al. (2002), ne contient malheureusement pas de description d'aucun algorithme adaptatif, à ma connaissance. Cependant, l' Metro_Hastingsalgorithme fonctionne très bien dans …
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