প্রশ্ন ট্যাগ «mcmc»

মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (এমসিএমসি) একটি মার্কোভ চেইন যার স্থায়ী বিতরণ লক্ষ্য বন্টন থেকে এলোমেলো সংখ্যা তৈরি করে একটি লক্ষ্য বিতরণ থেকে নমুনা তৈরির জন্য এক ধরণের পদ্ধতির বোঝায়। এমসিএমসি পদ্ধতিগুলি সাধারণত তখন ব্যবহার করা হয় যখন এলোমেলো সংখ্যা জেনারেশনের জন্য আরও সরাসরি পদ্ধতি (যেমন বিপর্যয় পদ্ধতি) অক্ষম হয়। প্রথম এমসিসিসি পদ্ধতিটি ছিল মেট্রোপলিস অ্যালগরিদম, পরে মহানগর-হেস্টিংস অ্যালগরিদমে পরিবর্তিত হয়েছিল।


1
মেট্রোপলিস হেস্টিংস, গীবস, গুরুত্ব এবং প্রত্যাখ্যানের নমুনার মধ্যে পার্থক্য কী?
আমি MCMC পদ্ধতি শিখতে চেষ্টা করছি এবং মহানগর হেস্টিংস, গীবস, গুরুত্ব এবং প্রত্যাখ্যান নমুনা জুড়ে এসেছি। যদিও এর মধ্যে কিছু পার্থক্য স্পষ্ট, যেমন গিবস কীভাবে মেট্রোপলিস হেস্টিংসের একটি বিশেষ ঘটনা যখন আমাদের সম্পূর্ণ শর্ত থাকে তখন অন্যরা কম স্পষ্ট হয় যেমন আমরা যখন গিবস স্যাম্পলারের মধ্যে এমএইচ ব্যবহার করতে চাই …

1
MCMC বনাম ভেরিয়েন্টাল ইনফারেন্স: একে অপরের থেকে কখন বেছে নেবেন?
আমি মনে করি আমি এমসিএমসির বিভিন্ন স্বাদ যেমন গিবস স্যাম্পলিং, মেট্রোপলিস হেস্টিংস ইত্যাদি সহ ষষ্ঠ ও এমসিসি উভয়েরই সাধারণ ধারণা পেয়েছি এই কাগজটি উভয় পদ্ধতির একটি দুর্দান্ত প্রদর্শন প্রদান করে। আমার নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলি রয়েছে: যদি আমি বায়েশিয়ান অনুমান করতে চান তবে আমি কেন অন্য পদ্ধতির চেয়ে একটি পদ্ধতি বেছে নেব? …

3
কেন একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের ম্যানুয়ালি গণনা করা, এবং আর-তে সীমাবদ্ধতা () ফাংশন ব্যবহারের মধ্যে পার্থক্য রয়েছে?
প্রিয় সবাই - আমি এমন কিছু অদ্ভুতভাবে লক্ষ্য করেছি যা আমি ব্যাখ্যা করতে পারি না, পারো? সংক্ষেপে: একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিতে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার ম্যানুয়াল পদ্ধতি এবং আর ফাংশনটি confint()বিভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি হোসমার এবং লেমশোর প্রয়োগযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন (২ য় সংস্করণ) দিয়ে যাচ্ছি । তৃতীয় অধ্যায়ে বিজোড় …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

3
এমসিএমসি অ্যালগরিদমে ত্রুটির উদাহরণ
আমি মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো পদ্ধতিগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরীক্ষার জন্য একটি পদ্ধতি অনুসন্ধান করছি এবং আমি এমন কিছু ভুলের উদাহরণ চাই যা এই জাতীয় অ্যালগরিদমগুলি নির্মাণ বা প্রয়োগ করার সময় ঘটতে পারে। কোনও প্রকাশিত কাগজে যদি ভুল পদ্ধতি ব্যবহার করা হত তবে বোনাস পয়েন্ট। আমি বিশেষত সে ক্ষেত্রে আগ্রহী যেখানে ত্রুটির …
28 mcmc 


4
এমসিমিসিতে রূপান্তর পরীক্ষা করার জন্য সেরা পদ্ধতি কী?
মার্কেস চেইন মন্টি কার্লো বায়েশিয়ান অনুমানের জন্য ব্যবহার করার সময় আপনার রূপান্তর পরীক্ষা করার জন্য পছন্দসই পদ্ধতিটি কী এবং কেন?
28 bayesian  mcmc 

1
এমসিএমসি নমুনাগুলি থেকে প্রান্তিক সম্ভাবনার গণনা
এটি একটি পুনরাবৃত্তিযোগ্য প্রশ্ন ( এই পোস্টটি , এই পোস্ট এবং এই পোস্টটি দেখুন ) তবে আমার আলাদা স্পিন রয়েছে। ধরুন আমার কাছে জেনেরিক এমসিএমসি স্যাম্পেলার থেকে প্রচুর নমুনা রয়েছে। প্রতিটি নমুনার জন্য , আমি লগ সম্ভাবনা মান জানি এবং লগ পূর্বে এর । যদি এটি সহায়তা করে তবে আমি …

1
হ্যামিলটোনীয় মন্টি কার্লো বনাম সিক্যুয়াল মন্টি কার্লো
আমি এই দুটি এমসিসিএম স্কিমের আপেক্ষিক যোগ্যতা এবং ত্রুটিগুলি, পাশাপাশি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন ডোমেনগুলির জন্য একটি অনুভূতি পাওয়ার চেষ্টা করছি। আপনি কখন এবং কেন ব্যবহার করবেন? যখন কোনওটি ব্যর্থ হতে পারে তবে অন্যটি না হয় (যেমন এইচএমসি প্রযোজ্য তবে এসএমসি নয়, এবং বিপরীতে) একজন কি খুব নির্লজ্জভাবে মঞ্জুরি দিয়ে অন্য পদ্ধতির …

4
পরিসংখ্যানগত কম্পিউটিংয়ের জন্য সি ++ গ্রন্থাগার
আমি একটি নির্দিষ্ট এমসিএমসি অ্যালগরিদম পেয়েছি যা আমি সি / সি ++ তে পোর্ট করতে চাই। ব্যয়বহুল গণনাটির বেশিরভাগ সিটিতে ইতিমধ্যে সিথনের মাধ্যমে রয়েছে, তবে আমি পুরো স্যাম্পলারটি একটি সংকলিত ভাষায় লিখতে চাই যাতে আমি পাইথন / আর / মতলব / যাই হোক না কেন কেবল র্যাপার লিখতে পারি। চারদিকে …
23 mcmc  software  c++  computing 

4
মেশিন লার্নিং বা ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি কি এমসিসিএম কৌশল ব্যবহারের নমুনা প্রক্রিয়াটিকে "উন্নত" করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
আমার এমসিএমসি (মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো) পদ্ধতিগুলির উপর যে সামান্য জ্ঞান রয়েছে তার উপর ভিত্তি করে আমি বুঝতে পারি যে নমুনাটি পূর্বোক্ত কৌশলগুলির একটি গুরুত্বপূর্ণ অঙ্গ। স্যাম্পলিংয়ের সর্বাধিক ব্যবহৃত পদ্ধতি হ্যামিলটোনিয়ান এবং মেট্রোপলিস। আরও দক্ষ এমসিএমসি স্যাম্পলার তৈরির জন্য কি মেশিন লার্নিং বা আরও গভীর শিক্ষার ব্যবহার করার কোনও উপায় …

1
পাঠ্যপুস্তকের MCMC অ্যালগরিদমগুলির তুলনায় কিছু বর্ধিত উন্নতি কী কী যা লোকেদের অনুমানের জন্য ব্যবহার করে?
যখন আমি কোনও সমস্যার জন্য একটি মন্টি কার্লো সিমুলেশন কোডিং করছি এবং মডেলটি যথেষ্ট সহজ, আমি একটি খুব বেসিক পাঠ্যপুস্তক গীবস নমুনা ব্যবহার করি। গীবস স্যাম্পলিং ব্যবহার করা যখন সম্ভব না হয়, তখন আমি বহু বছর আগে শিখেছি মেট্রোপলিস-হেস্টিংস পাঠ্যপুস্তকটি কোড করি। আমি কেবল এটিই দিচ্ছি যে জাম্পিং বিতরণ বা …

1
MCMC- ভিত্তিক রিগ্রেশন মডেলগুলিতে অবশিষ্ট ডায়াগনস্টিকস
আমি সম্প্রতি এমসিএমসি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বায়েশিয়ান কাঠামোয় ফিটিং রিগ্রেশন মিশ্রিত মডেলগুলি শুরু করেছি (আসলে আর সি তে এমসিএমসিজিএমএম ফাংশন)। আমি বিশ্বাস করি যে আমি কীভাবে প্রাক্কলন প্রক্রিয়া (ট্রেস, গিউকে প্লট, স্বতঃসংশোধন, উত্তর বিতরণ ...) রূপান্তরটি সনাক্ত করতে পারি তা বুঝতে পেরেছি। বায়সিয়ান কাঠামোর মধ্যে যে জিনিসটি আমাকে আঘাত করে …

3
এমসিসিএম চেইনে দ্রুত মিশ্রণের বিষয়ে আমাদের কেন যত্ন করা উচিত?
মার্কোভ চেইন মন্টি কার্লো দিয়ে অনুমান আঁকতে কাজ করার সময় আমাদের একটি শৃঙ্খলা প্রয়োজন যা দ্রুত মিশে যায়, অর্থাত্ উত্তরোত্তর বিতরণের সমর্থনটি দ্রুত সঞ্চালিত হয়। তবে কেন আমাদের এই সম্পত্তিটির প্রয়োজন তা আমি বুঝতে পারি না, কারণ যা আমি বুঝতে পেরেছি তা গ্রহণযোগ্য ক্যান্ডিয়েট আঁকতে হবে এবং উত্তরোত্তর বিতরণের উচ্চ …
21 mcmc 

1
অভিযোজিত MCMC বিশ্বাস করা যেতে পারে?
আমি অভিযোজিত এমসিএমসি সম্পর্কে পড়ছি (উদাহরণস্বরূপ, মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো এর হ্যান্ডবুকের চতুর্থ অধ্যায়টি দেখুন , এড। ব্রুকস এট আল।, 2011; এবং এন্ড্রিউ ও থমস, ২০০৮ )) রবার্টস এবং রোসন্থাল (2007) এর প্রধান ফলাফলটি হ'ল অভিযোজন প্রকল্পটি যদি অদৃশ্যকরণ অভিযোজন শর্তটি (আরও কিছু প্রযুক্তিগত) সন্তুষ্ট করে তবে অ্যাডাপটিভ এমসিএমসি যে …

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.