Sampler Gibbs adalah bentuk sederhana dari simulasi Markov Chain Monte Carlo, banyak digunakan dalam statistik Bayesian, berdasarkan pengambilan sampel dari distribusi bersyarat penuh untuk setiap variabel atau kelompok variabel. Nama ini berasal dari metode yang pertama kali digunakan pada pemodelan bidang acak Gibbs gambar oleh Geman dan Geman (1984).
Saya akan mencoba lingkungan gaya BUGS untuk memperkirakan model Bayesian. Apakah ada keuntungan penting untuk dipertimbangkan dalam memilih antara OpenBugs atau JAGS? Apakah salah satu akan menggantikan yang lain di masa mendatang? Saya akan menggunakan Gibbs Sampler yang dipilih dengan R. Saya...
Saya telah mencoba mempelajari metode MCMC dan telah menemukan Metropolis Hastings, Gibbs, Importance, dan Rejection sampling. Sementara beberapa perbedaan ini jelas, yaitu, bagaimana Gibbs adalah kasus khusus dari Metropolis Hastings ketika kita memiliki persyaratan penuh, yang lain kurang jelas,...
Saya ingin mempelajari cara kerja Gibbs Sampling dan saya mencari dasar yang bagus untuk makalah menengah. Saya memiliki latar belakang ilmu komputer dan pengetahuan statistik dasar. Adakah yang sudah membaca materi bagus? dimana kamu belajar Terima
Ketika saya sedang mengkode simulasi Monte Carlo untuk beberapa masalah, dan modelnya cukup sederhana, saya menggunakan buku sampel Gibbs yang sangat dasar. Ketika tidak mungkin menggunakan sampling Gibbs, saya memberi kode pada buku teks Metropolis-Hastings yang telah saya pelajari bertahun-tahun...
Ada berbagai jenis algoritma MCMC: Metropolis-Hastings Gibbs Pentingnya / penolakan sampel (terkait). Mengapa orang menggunakan sampling Gibbs alih-alih Metropolis-Hastings? Saya menduga ada kasus-kasus di mana kesimpulan lebih mudah ditelusuri dengan sampling Gibbs daripada dengan...
Saya baru saja melakukan beberapa bacaan pada Gibbs sampling dan algoritma Metropolis Hastings dan punya beberapa pertanyaan. Seperti yang saya pahami, dalam kasus pengambilan sampel Gibbs, jika kita memiliki masalah multivariat yang besar, kita sampel dari distribusi bersyarat yaitu sampel satu...
Saya memilikinya pada otoritas tertinggi 1 bahwa Gibbs Sampling adalah kasus khusus dari algoritma Metropolis-Hastings untuk pengambilan sampel Markov Chain Monte Carlo. Algoritma MH selalu memberikan probabilitas transisi dengan properti keseimbangan terperinci; Saya berharap Gibbs juga harus....
Saya sedang membaca dokumentasi Stan yang dapat diunduh dari sini . Saya sangat tertarik dengan implementasi diagnostik Gelman-Rubin. Makalah asli Gelman & Rubin (1992) mendefinisikan faktor skala pengurangan potensial (PSRF) sebagai berikut: Biarkan menjadi rantai Markov ke- i sampel, dan...
Algoritma MCMC seperti Metropolis-Hastings dan Gibbs sampling adalah cara pengambilan sampel dari distribusi posterior bersama. Saya pikir saya mengerti dan dapat mengimplementasikan metropolis-hasting dengan cukup mudah - Anda cukup memilih titik awal, dan 'berjalan di ruang parameter' secara...
Saya mereproduksi dari awal hasil di Bagian 4.2.1 dari Kemungkinan Marginal dari Output Gibbs Siddhartha Chib Jurnal Asosiasi Statistik Amerika, Vol. 90, No. 432. (Desember, 1995), hlm. 1313-1321. Ini adalah campuran dari model normals dengan nomor yang diketahui komponen. f ( x | w , μ , σ 2...
Dalam buku Gelman & Hill (2007) (Analisis Data Menggunakan Regresi dan Multilevel / Model Hirarki), para penulis mengklaim bahwa memasukkan parameter rata-rata redundan dapat membantu mempercepat MCMC. Contoh yang diberikan adalah model "simulator penerbangan" yang tidak bersarang (Persamaan...
Misalkan Anda memiliki variabel penjelas X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right) mana sss mewakili koordinat yang diberikan. Anda juga memiliki variabel respons Y=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) . Sekarang,...
Sejauh yang saya mengerti, itulah (setidaknya, itulah yang didefinisikan oleh Wikipedia ). Tetapi saya telah menemukan pernyataan ini oleh Efron * (penekanan ditambahkan): Rantai Markov Monte Carlo (MCMC) adalah kisah sukses besar statistik Bayesian modern. MCMC, dan metode saudaranya "Gibbs...
Pertanyaan pekerjaan rumah: Pertimbangkan model Ising 1-d. Biarkan . adalah -1 atau +1x=(x1,...xd)x=(x1,...xd)x = (x_1,...x_d)xixix_i π(x)∝e∑39i=1xixi+1π(x)∝e∑i=139xixi+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} Desain algoritma pengambilan sampel gibbs untuk menghasilkan sampel kira-kira...
Saya sebenarnya ragu untuk menanyakan hal ini, karena saya khawatir saya akan dirujuk ke pertanyaan lain atau Wikipedia di Gibbs sampling, tetapi saya tidak merasa mereka menggambarkan apa yang ada di tangan. Diberikan probabilitas bersyarat : p ( x | y ) y = y 0 y = y 1 x = x 0
Sepertinya persyaratan penuh seringkali cukup sulit diperoleh, namun program seperti JAGS dan BUGS mendapatkannya secara otomatis. Dapatkah seseorang menjelaskan bagaimana mereka secara algoritmik menghasilkan persyaratan penuh untuk spesifikasi model yang
Latar belakang penelitian saya : Dalam sampling Gibbs di mana kami sampel (variabel minat) dan dari dan masing-masing, di mana dan adalah vektor acak -dimensi. Kita tahu bahwa proses ini biasanya dibagi menjadi dua tahap:XXXYYYP(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk Periode Bakar, di mana...
Saya menemukan artikel ini di mana dikatakan bahwa dalam pengambilan sampel Gibbs setiap sampel diterima. Saya sedikit bingung. Bagaimana jika setiap sampel yang diterima itu konvergen ke distribusi stasioner. Secara umum Algoritma Metropolis kami terima sebagai min (1, p (x *) / p (x)) di mana x...
Saat ini saya memperkirakan model volatilitas stokastik dengan metode Markov Chain Monte Carlo. Dengan demikian, saya menerapkan metode pengambilan sampel Gibbs dan Metropolis. Dengan asumsi saya mengambil rata-rata distribusi posterior daripada sampel acak dari itu, apakah ini yang biasa disebut...
Jadi, saya memiliki 16 percobaan di mana saya mencoba untuk mengotentikasi seseorang dari sifat biometrik menggunakan Hamming Distance. Ambang batas saya diatur ke 3.5. Data saya di bawah dan hanya percobaan 1 yang Benar-Benar Positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6...