এমসিএমসি স্যাম্পলারের জন্য জেফরি বা এনট্রপি ভিত্তিক প্রিয়ার ব্যবহারের বিরুদ্ধে কেন সুপারিশ রয়েছে?


11

উপর তাদের উইকি পাতা , স্ট্যান রাষ্ট্রের বিকাশকারীগণ:

কিছু নীতি যা আমরা পছন্দ করি না: আক্রমণ, জেফরি, এনট্রপি

পরিবর্তে, আমি প্রচুর সাধারণ বিতরণের প্রস্তাব দেখতে পাচ্ছি। এখনও অবধি আমি বেইশিয়ান পদ্ধতি ব্যবহার করেছি যা নমুনার উপর নির্ভর করে না, এবং কেন বুঝতে পেরে একরকম খুশি হয়েছিল যে কেন দ্বিখন্ডিত সম্ভাবনার জন্য ভাল পছন্দ ছিল।θBeta(α=12,β=12)


1
জেনেরিক মন্তব্য: সফ্টওয়্যার যা করে এবং কী করে না তার জন্য পরিসংখ্যানগত যুক্তিগুলি সফ্টওয়্যার ডকুমেন্টেশন সর্বদা পুনরায় চিত্রিত করে না। আমি দেখেছি বেশিরভাগ আর প্যাকেজগুলির ক্ষেত্রে এটি সত্য এবং স্ট্যানের একই কথা শুনে আমি অবাক হই না। অ্যান্ড্রু গেলম্যান স্পষ্টতই, একজন প্রশংসাকারী লেখক।
নিক কক্স

1
আরও সাধারণ মন্তব্য: আমি এই ধরণের প্রশ্ন খুব সন্তোষজনক মনে করি না, আংশিক কারণ এটি নির্দিষ্ট ব্যক্তিদের সম্পর্কে particular যদি সরাসরি লেখকরা কোথাও ব্যাখ্যা না করে থাকেন এবং এখানে স্পষ্টতই সক্রিয় না হন, তবে তাদের জিজ্ঞাসা করার জন্য একটি ইমেল প্রেরণ করুন। বিভিন্ন পদ্ধতির আপেক্ষিক যোগ্যতা সম্পর্কে বিমূর্ততা জিজ্ঞাসা করা আরও সন্তোষজনক। কখনও কখনও কেবল এটি বলা মোটেও সঠিক যে আপনি নিজের লেখা সহ কিছু অনুপস্থিত খুঁজে পেলে আপনি সর্বদা বিভিন্ন সফটওয়্যার ব্যবহার করতে পারেন। অ-প্রকাশ: স্ট্যান কখনও ব্যবহৃত হয়নি।
নিক কক্স

@ নিককক্স আমি মনে করি না যে এই প্রশ্নটি কোনও নামহীনতার দ্বারা উপকৃত হয়েছে, কারণ (১) একটি স্যামেলিং সফটওয়্যারটির প্রসঙ্গটি গুরুত্বপূর্ণ (২) আমার ধারণাটি হল যে জেফরি প্রিয়ারদের প্রত্যাখ্যান করা যথেষ্ট অস্বাভাবিক যে এটি উল্লেখ করা সার্থক যে একটি খ্যাতি উত্স যে দাবি করে। (৩) কাউকে প্রশ্নে উদ্ধৃত করা বিরোধী বলে মনে করি না।
ভাইরবল

1
অ্যান্ডি লিখেছিলেন "কিছু নীতি যা আমরা পছন্দ করি না: ইনভেরিয়েন্স, জেফ্রি, এনট্রপি" তবে আপনাকে কেন তাঁর বইতে দেখা
বেন গুডরিচ

1
এছাড়াও, এই কাগজ তিন স্ট্যান ডেভেলপারদের মধ্যে গতকাল দেশের সর্বোচ্চ তাপমাত্রা সাম্প্রতিক চিন্তা রয়েছে।
বেন গুডরিচ

উত্তর:


13

এটি অবশ্যই বিভিন্ন ধরণের লোকের সাথে একত্রিত হয়ে একটি উইকি লিখছেন। আমি সংক্ষিপ্ত বিবরণ দিয়ে কিছু মন্তব্য দিয়ে জানি / বুঝতে পারি:

  • গণনা সুবিধার উপর ভিত্তি করে আপনার পূর্বে নির্বাচন করা অপর্যাপ্ত যুক্তি is উদাহরণস্বরূপ, একটি বিটা ব্যবহার করে (১/২, ১/২) কারণ এটি কনজুগেট আপডেট করা ভাল ধারণা নয়। অবশ্যই, একবার আপনি এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছেন যে আপনি যে ধরণের সমস্যার জন্য কাজ করছেন তার জন্য এটির ভাল বৈশিষ্ট্য রয়েছে, এটি দুর্দান্ত এবং আপনি ঠিক তেমন একটি পছন্দও বেছে নিতে পারেন যা বাস্তবায়নকে সহজ করে তোলে। এখানে প্রচুর উদাহরণ রয়েছে, যেখানে সুবিধাজনক ডিফল্ট পছন্দগুলি সমস্যা হিসাবে দেখা দেয় (গামনা (০.০০১, ০.০০১) যা গিবসের নমুনা সক্ষম করে) দেখুন।

  • স্ট্যানের সাথে - উইনবুগস বা জেএজিএস-এর মতো নয় - (শর্তসাপেক্ষে) সংঘবদ্ধ প্রিয়ারদের কোনও বিশেষ সুবিধা নেই। সুতরাং আপনি কেবল একটি ভাল গণ্য দিক কিছুটা উপেক্ষা করতে পারেন। যদিও পুরোপুরি নয়, কারণ খুব ভারী লেজযুক্ত প্রিয়ার (বা অনুচিত প্রিয়ারস) এবং যেগুলি প্যারামিটারগুলি ভালভাবে সনাক্ত করতে পারে না তার সাহায্যে আপনি সমস্যাগুলিতে চলে যান (স্ট্যান নির্দিষ্ট সমস্যা নয়, তবে স্ট্যান এই সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং ব্যবহারকারীকে সতর্ক করার ক্ষেত্রে যথেষ্ট ভাল পরিবর্তে খুশি নমুনা দূরে)।

  • জেফরিস এবং অন্যান্য "নিম্ন তথ্য" প্রিরিয়াররা কখনও কখনও অনুচিত হতে পারে বা কিছুটা শক্তও হতে পারে উচ্চ মাত্রায় বুঝতে পারে (তাদের উত্সাহিত করতে কোনও আপত্তি নেই) এবং স্পার্স ডেটা সহ। এটি কেবল এটিই হতে পারে যে লেখকরা তাদের সাথে কখনও স্বাচ্ছন্দ্য বোধ না করার জন্য এগুলি প্রায়শই সমস্যার সৃষ্টি করে। আপনি যখন কোনও কিছুতে কাজ করেন আপনি আরও শিখেন এবং স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করেন, তাই মাঝেমধ্যে মতামত বিপরীত হয়।

  • স্পার্স ডেটা সেটিংয়ে পূর্বেরটি সত্যই গুরুত্বপূর্ণ এবং আপনি যদি নির্দিষ্ট করে দিতে পারেন যে কোনও প্যারামিটারের জন্য সম্পূর্ণ অবর্ণনীয় মানগুলি অবর্ণনীয় নয়, এটি অনেক সাহায্য করে। এটি দুর্বল-তথ্যবহুল প্রিরিয়ারদের ধারণাটি অনুপ্রাণিত করে - সত্যিকার অর্থে পুরোপুরি তথ্যবহুল প্রিভিয়ার নয়, বরং প্রশংসনীয় মূল্যবোধের পক্ষে সবচেয়ে বেশি সমর্থন রয়েছে।

  • প্রকৃতপক্ষে, আপনি অবাক হয়ে যেতে পারেন যে কেন একজন অপ্রয়োজনীয় প্রিয়ারদের বিরক্ত করেন, যদি আমাদের কাছে প্রচুর ডেটা থাকে যা প্যারামিটারগুলি খুব ভালভাবে চিহ্নিত করে (একজন কেবলমাত্র সর্বোচ্চ সম্ভাবনা ব্যবহার করতে পারে)। অবশ্যই, প্রচুর কারণ রয়েছে (প্যাথলজিগুলি এড়ানো, পোস্টেরিয়ারগুলির "প্রকৃত আকৃতি" পাওয়া ইত্যাদি) তবে "প্রচুর ডেটা" পরিস্থিতিতে এর পরিবর্তে দুর্বল তথ্যবহুল বন্দীদের বিরুদ্ধে কোনও আসল যুক্তি বলে মনে হয় না।

  • সম্ভবত কিছুটা অদ্ভুতভাবে একটি এন (0, 1) অনেক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য লজিস্টিক, পয়েসন বা কক্স রিগ্রেশন সহগের জন্য আশ্চর্যজনকভাবে একটি সুন্দর পূর্ব। যেমন অনেক ক্লিনিকাল ট্রায়াল জুড়ে পর্যবেক্ষণ চিকিত্সার প্রভাব বিতরণ খুব।

বিস্তারিত উত্তরের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। আমার অনুমান যে আমার বিস্মিততা কনজুগেসি সম্পর্কে তেমন কিছু নয় (কারণ যদি আমি এটি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে জেফরি প্রিয়ারদের কনজুগেট প্রিয়ার হওয়া উচিত নয়, তাদের কেবল পুনঃনির্মাণের অধীনে অদম্য হওয়া দরকার)। সুতরাং আমি কনজিগেট প্রিয়ারদের বিরুদ্ধে পরামর্শটি পুরোপুরি বুঝতে পারি।
ভাইরেল

আমি মনে করি জেফরির পূর্বের সাথে উদ্বেগটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে যে এটি কিছু উচ্চ মাত্রিক পূর্ব যা যথাযথ পূর্ব হতে পারে না এবং আপনার অনুপস্থিতিতে কিছুটা প্রভাব ফেলতে পারে যা আপনি পুরোপুরি বুঝতে পারেন না। আমি মনে করি এটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে বিচ্ছিন্ন ডেটা নিয়ে উদ্বেগ, যদিও সম্ভবত কেউ অবিচ্ছিন্ন ডেটা দিয়ে উদাহরণ তুলে ধরতে পারেন, যেখানে কিছু সমস্যা দেখা দেয় (আমি কোনও বিষয় সম্পর্কে অবগত নই)। জেফরির পূর্বে এবং অন্যান্য বিভিন্ন "অপরিবর্তনীয়" বিকল্পগুলির সাথে, আসলে এটি অর্জন করার অসুবিধা রয়েছে।
বিজন ২

8

তারা এটি করার জন্য কোনও বৈজ্ঞানিক / গাণিতিক ন্যায়সঙ্গততা সরবরাহ করে না। বেশিরভাগ বিকাশকারী এই ধরণের প্রিয়ারগুলিতে কাজ করেন না এবং তারা আরও বেশি ব্যবহারিক / হিউরিস্টিক প্রিয়ার ব্যবহার করতে পছন্দ করেন, যেমন বড় প্রকরণযুক্ত সাধারণ প্রিয়ার (যা কিছু ক্ষেত্রে তথ্যযুক্ত হতে পারে)। তবে এটি কিছুটা আশ্চর্যের বিষয় যে তারা এই বিষয়ে কাজ শুরু করার পরে পিসি প্রিয়ারগুলি এনট্রপি (কেএল ডাইভারজেন্স) এর ভিত্তিতে ব্যবহার করে খুশি হন।

উইনবিইউজিএসের সাথে একইরকম ঘটনা ঘটেছিল , যখন বিকাশকারীরা যথার্থ প্যারামিটারগুলির জন্য একটি অ-তথ্যমূলক পূর্বের হিসাবে সুপারিশ করেছিলেন কারণ এটি পূর্বের সাথে সাদৃশ্যযুক্ত। এই পূর্বে নির্ভুলতা পরামিতিগুলির জন্য ডিফল্ট পূর্ব হয়ে ওঠে। পরে, এটি দেখানো হয়েছিল ( গেলম্যান দ্বারা! ) যে তারা উচ্চ তথ্যপূর্ণ হতে পারে।Gamma(0.001,0.001)


আপনি কি জেলম্যানের দাবিতে তথ্যমূলক হাইপারলিংক / উত্স সরবরাহ করতে পারেন?
জিম

@ জিম শিওর, এটি কাগজ: projecteuclid.org/euclid.ba/1340371048
আগে
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.