Utilicé el paquete coda effectiveSize()para encontrar el tamaño de muestra efectivo de mi simulación MCMC. El tamaño efectivo de mi muestra es mayor que el tamaño real de la muestra, por ejemplo, 9813.626 mayor que 9501. Me pregunto si eso tiene sentido. Entiendo que el tamaño efectivo de la...
Problema: quiero realizar un muestreo de Gibbs para inferir algo posterior sobre un gran conjunto de datos. Desafortunadamente, mi modelo no es muy simple y, por lo tanto, el muestreo es demasiado lento. Consideraría enfoques variacionales o paralelos, pero antes de llegar tan lejos ... Pregunta:...
Tengo un modelo para lograr estimaciones bayesianas del tamaño de la población y la probabilidad de detección en una distribución binomial basada únicamente en el número observado de objetos observados : para . Por simplicidad, asumimos que N está fijado en el mismo valor desconocido para...
En conjunción con una pregunta de validación cruzada sobre la simulación a partir de una cópula específica, es decir, un cdf multivariado definido en , comencé a preguntarme sobre el panorama general, a saber, cómo cuando se le da tal función, ¿se puede calcular un algoritmo genérico para simular a...
Imagine que muestreamos una matriz de covarianza de una distribución Wishart por MCMC. En cada iteración, obtenemos una nueva matriz de muestra SiSiS_i de la distribución Wishart. Pregunta : Dada la traza que contiene todas las muestrasS1,...SnS1,...SnS_1,...S_n, ¿puedo trazar la autocorrelación...
En la cadena Monte Carlo de Metropolis-Hastings Markov, la distribución de la propuesta puede ser cualquier cosa, incluida la gaussiana (según Wikipedia). P: ¿Cuál es la motivación para usar algo que no sea gaussiano? Gaussian funciona, es fácil de evaluar, es rápido y todos lo entienden. ¿Por qué...
He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, si elimino los valores de NA,...
Tengo un modelo que va: Single parameter -> Complex likelihood function -> Log-likelihood. Ejecuté una cadena MCMC (usando pymc) y tracé el rastro del parámetro y la probabilidad logarítmica. La estimación del parámetro terminó siendo razonable, pero el gráfico de probabilidad de registro me...
Estoy tratando de implementar HMC con una matriz de masa no diagonal, pero algunas de las terminologías me hacen tropezar. De acuerdo con BDA3 y la revisión de Neal, el término de energía cinética (que supongo que siempre se usa por conveniencia) es K( p ) =pagsTMETRO- 1pags2.K(p)=pTM−1p2. K(p)...
Actualmente estoy estimando los parámetros de un modelo definido por varias ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO). Intento esto con un enfoque bayesiano al aproximar la distribución posterior de los parámetros dados algunos datos usando Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Un muestreador MCMC...
He estado tratando de tener una idea de los diferentes problemas en entornos frecuentistas donde se usa MCMC. Estoy familiarizado con que MCMC (o Monte Carlo) se usa para ajustar GLMM y quizás en algoritmos Monte Carlo EM. ¿Existen problemas más frecuentes cuando se usa
Estoy leyendo un impresionante artículo introductorio de HMC del profesor Michael Betancourt, pero me quedo atascado en la comprensión de cómo hacemos para elegir la distribución del impulso. Resumen La idea básica de HMC es introducir una variable de impulso junto con la variable objetivo ....
Sospecho que esta es una pregunta bastante inusual y exploratoria, así que por favor tengan paciencia conmigo. Me pregunto si se podría aplicar la idea del muestreo de importancia al muestreo de Gibbs. Esto es lo que quiero decir: en el muestreo de Gibbs, cambiamos el valor de una variable (o...
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,...