Pytania oznaczone «mcmc»

10
Generuj losowe wartości wielowymiarowe z danych empirycznych

Pracuję nad funkcją Monte Carlo do wyceny kilku aktywów o częściowo skorelowanych zwrotach. Obecnie właśnie generuję macierz kowariancji i przesyłam do rmvnorm()funkcji w R. (Generuje skorelowane wartości losowe). Jednak patrząc na rozkłady zysków danego składnika aktywów, zwykle nie jest on...

mcmc monte-carlo pdf
10
Cenzura / Obcięcie w JAGS

Mam pytanie, jak dopasować problem cenzury do JAGS. Obserwuję normalną dwuwymiarową mieszaninę, w której wartości X mają błąd pomiaru. Chciałbym zamodelować prawdziwe podstawowe „średnie” zaobserwowanych wartości cenzurowanych. ⌈ xt r u e+ ϵ ⌉ = xo b s e r v e d ε ~ N( 0 , s d= .5...

mcmc censoring truncation jags
10
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość

To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R...

r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction
10
Czy próbkowanie oparte na łańcuchu Markowa jest „najlepsze” dla próbkowania Monte Carlo? Czy są dostępne alternatywne programy?

Łańcuch Markowa Monte Carlo jest metodą opartą na łańcuchach Markowa, która pozwala nam uzyskać próbki (w ustawieniu Monte Carlo) z niestandardowych rozkładów, z których nie możemy bezpośrednio pobierać próbek. Moje pytanie brzmi: dlaczego sieć Markowa jest „najnowocześniejsza” do próbkowania...

sampling mcmc monte-carlo markov-chain stochastic-approximation
10
Rozkład propozycji uogólnionego rozkładu normalnego

Modeluję rozproszenie roślin przy użyciu uogólnionego rozkładu normalnego ( wpis na Wikipedii ), który ma funkcję gęstości prawdopodobieństwa: b2aΓ(1/b)e−(da)bb2aΓ(1/b)e−(da)b \frac{b}{2a\Gamma(1/b)} e^{-(\frac{d}{a})^b} gdzie jest przebytą odległością, jest parametrem skali, a jest parametrem...

distributions bayesian mcmc
9
Oblicz krzywą ROC dla danych

Mam więc 16 prób, w których próbuję uwierzytelnić osobę z cechy biometrycznej za pomocą Hamminga. Mój próg jest ustawiony na 3,5. Moje dane są poniżej i tylko próba 1 jest prawdziwie pozytywna: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 11 0.42 12...

mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction
9
Zamieszanie związane z próbkowaniem Gibbsa

Natknąłem się na ten artykuł, w którym napisano, że w próbkowaniu Gibbsa każda próbka jest akceptowana. Jestem trochę zmieszany. Jak to możliwe, że jeśli każda zaakceptowana próbka zbiega się w rozkład stacjonarny. Ogólnie algorytm metropolii akceptujemy jako min (1, p (x *) / p (x)), gdzie x *...

mcmc gibbs metropolis-hastings