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।

2
গিবস স্যাম্পলিং বনাম সাধারণ এমএইচ-এমসিএমসি
আমি সবেমাত্র গিবস স্যাম্পলিং এবং মেট্রোপলিস হেস্টিংস অ্যালগরিদম সম্পর্কে কিছু পড়ছি এবং কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে। আমি যেমন এটি বুঝতে পারি, গীবস স্যাম্পলিংয়ের ক্ষেত্রে, যদি আমাদের একটি বৃহত্তর মাল্টিভারিয়েট সমস্যা থাকে তবে আমরা শর্তসাপেক্ষ বিতরণ থেকে নমুনা করি যেমন এমএইচ থাকাকালীন অন্য সকলকে স্থির রেখে নমুনা একটি পরিবর্তনশীল, আমরা সম্পূর্ণ যৌথ …
4
অনুশীলনে ব্যবহৃত মহানগর-হেস্টিংস অ্যালগরিদম
আমি আজ খ্রিস্টান রবার্টের ব্লগটি পড়ছিলাম এবং তিনি যে নতুন মেট্রোপলিস-হেস্টিংস অ্যালগরিদম নিয়ে আলোচনা করছেন তা বেশ পছন্দ হয়েছিল। এটি প্রয়োগ করা সহজ এবং সহজ বলে মনে হয়েছিল। আমি যখনই এমসিসিএম কোড আপ করি তখন আমি খুব বেসিক এমএইচ অ্যালগরিদম যেমন লগ স্কেলে স্বতন্ত্র পদক্ষেপ বা এলোমেলো পদক্ষেপের সাথে লেগে …
4
প্রান্ত ক্ষেত্রে যথাযথতা এবং পুনরুদ্ধার জন্য সঠিক মান কি?
যথার্থতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: p = true positives / (true positives + false positives) এটি সঠিক যে, 0 true positivesএবং false positivesকাছে যাওয়ার সাথে সাথে নির্ভুলতা 1 এ পৌঁছেছে? প্রত্যাহার জন্য একই প্রশ্ন: r = true positives / (true positives + false negatives) আমি বর্তমানে একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বাস্তবায়ন …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
1
মেট্রোপলিস-হেস্টিংসের পরিবর্তে কেউ যখন গিবস স্যাম্পলিং ব্যবহার করবে?
এমসিএমসি বিভিন্ন ধরণের অ্যালগোরিদম রয়েছে: মেট্রোপলিস-হেস্টিংস গিবস গুরুত্ব / প্রত্যাখ্যান নমুনা (সম্পর্কিত)। কেন কেউ মেট্রোপলিস-হেস্টিংসের পরিবর্তে গিবস স্যাম্পলিং ব্যবহার করবেন? আমি সন্দেহ করি এমন কিছু ঘটনা আছে যখন মেট্রোপলিস-হেস্টিংসের চেয়ে গিবস স্যাম্পলিংয়ের সাথে অনুমান বেশি ট্র্যাকটেবল হয় তবে আমি সুনির্দিষ্ট বিষয়ে পরিষ্কার নই।
1
বিচ্ছিন্ন পরামিতিগুলির জন্য কোন MCMC অ্যালগরিদম / কৌশল ব্যবহার করা হয়?
ধারাবাহিক পরামিতিগুলি বিশেষত গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলি ফিট করার বিষয়ে আমি মোটামুটি পরিমাণ জানি, তবে পৃথক পৃথক পরামিতিগুলির ক্ষেত্রে বেশি কিছু নয় not বিচ্ছিন্ন পরামিতি ফিটিংয়ের জন্য সাধারণত এমসিএমসি অ্যালগরিদম / কৌশলগুলি কী ব্যবহৃত হয়? সাধারণভাবে এবং মোটামুটি শক্তিশালী উভয়ই কি অ্যালগরিদম রয়েছে? অ্যালগরিদমগুলি রয়েছে যা মাত্রিকতার অভিশাপকে ভালভাবে মোকাবেলা করে? উদাহরণস্বরূপ, …
19 bayesian  mcmc 
2
এমসিএমসি কখন সাধারণ হয়ে গেল?
কেউ কি জানেন যে কোন বছর এমসিসিএম সাধারণ হয়ে উঠেছে (যেমন, বায়েশিয়ান অনুমানের জন্য একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি)? সময়ের সাথে সাথে প্রকাশিত এমসিসি (জার্নাল) নিবন্ধগুলির সংখ্যার একটি লিঙ্ক বিশেষভাবে সহায়ক হবে।
19 bayesian  mcmc  history 
2
আমরা যদি ইতিমধ্যে উত্তরীয় বিতরণ জানি তবে উত্তরীয় বিতরণ থেকে নমুনা কেন নেওয়া দরকার?
আমার বোধগম্যতা হল প্যারামিটারের মানগুলি অনুমান করার জন্য কোনও বয়েশিয়ান পদ্ধতির ব্যবহার করার সময়: পূর্ববর্তী বিতরণ পূর্ব বিতরণ এবং সম্ভাবনা বিতরণের সংমিশ্রণ। আমরা উত্তরোত্তর বিতরণ থেকে একটি নমুনা তৈরি করে এটি অনুকরণ করি (উদাহরণস্বরূপ, মান উৎপন্ন করতে একটি মহানগর-হেস্টিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং যদি তারা উত্তরোত্তর বিতরণের অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সম্ভাবনার …
3
এমসিএমসি কি স্মৃতিবিহীন?
আমি ফরাসী উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা থেকে মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (এমসিএমসি) কী তা বোঝার চেষ্টা করছি। তারা বলে যে "মার্কোভ চেইন মন্টি কার্লো পদ্ধতিতে ভেক্টর কেবল ভেক্টর ডেটা থেকে এটি" প্রক্রিয়াবিহীন "" প্রক্রিয়া "xixix_ {i}xi−1xi−1x_ {i-1} লেস মোডোথেস ডি মন্টি-কার্লো পের চ্যানেস ডি মার্কোভ ধারাবাহিক à গ্যানারার আন ভেক্টর অনন্যতা ti …
18 mcmc 
1
একটি সীমাবদ্ধ প্যারামিটার স্পেসে এমসিসিএম?
আমি কোনও সমস্যার জন্য এমসিসিএম প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি, তবে আমার প্রিজনরা (আমার ক্ষেত্রে তারা ) কোনও এলাকায় সীমাবদ্ধ? আমি কি সাধারণ এমসিএমসি ব্যবহার করতে পারি এবং বিধিনিষেধযুক্ত অঞ্চলের (যা আমার ক্ষেত্রে [0,1] outside 2) এর বাইরে পড়ে এমন নমুনাগুলি উপেক্ষা করতে পারি, অর্থাত্ নতুন ট্রানজিশনটি সীমাবদ্ধ (সীমাবদ্ধ) ক্ষেত্রের বাইরে …
1
গীবস স্যাম্পলিং অ্যালগরিদম কি বিশদ ভারসাম্যের নিশ্চয়তা দেয়?
আমার কাছে সুপ্রিম অথরিটি 1 এ আছে যে গিবস স্যাম্পলিং হ'ল মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো স্যাম্পলিংয়ের জন্য মেট্রোপলিস-হেস্টিংস অ্যালগরিদমের একটি বিশেষ মামলা। এমএইচ অ্যালগরিদম সর্বদা বিশদ ব্যালেন্স সম্পত্তি সহ একটি রূপান্তর সম্ভাবনা দেয়; আমি আশা করি গিবসও উচিত। তাহলে নিম্নলিখিত সরল ক্ষেত্রে আমি কোথায় ভুল হয়ে গেছি? দুটি বিযুক্ত (সরলতার …
17 mcmc  gibbs 
2
হিট এন্ড এমসিএমসি চালান
আমি হিট বাস্তবায়ন এবং এমসিসিএম অ্যালগরিদম চালানোর চেষ্টা করছি, তবে কীভাবে এটি করা যায় তা বুঝতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে। সাধারণ ধারণাটি নিম্নরূপ: এমএইচে একটি প্রস্তাব লাফ উত্পন্ন করতে, আমরা: ইউনিট গোলকের surface of পৃষ্ঠের বিতরণ থেকে একটি দিক তৈরি করুনdddOO\mathcal{O} সীমাবদ্ধ স্থান সহ একটি স্বাক্ষরিত দূরত্ব উত্পন্ন করুন ।λλ\lambda …
16 r  bayesian  mcmc 
1
স্ট্যান বনাম গেলম্যান-রুবিন সংজ্ঞা
আমি স্টান ডকুমেন্টেশন দিয়ে যাচ্ছিলাম যা এখান থেকে ডাউনলোড করা যায় । আমি বিশেষত তাদের জেলম্যান-রুবিন ডায়াগনস্টিক বাস্তবায়নে আগ্রহী ছিলাম। মূল কাগজ গেলম্যান অ্যান্ড রুবিন (1992) সম্ভাব্য স্কেল হ্রাসের উপাদান (পিএসআরএফ) নিম্নলিখিত হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছে: যাক হতে তম মার্কভ চেইন নমুনা, এবং সামগ্রিক হোক স্বাধীন নমুনা চেইন। যাক থেকে গড় …
2
কীভাবে এবিসি এবং এমসিসিএম তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে পৃথক হতে পারে?
আমার অনুধাবনের জন্য আনুমানিক বায়েশিয়ান কম্পিউটেশন (এবিসি) এবং মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (এমসিএমসি) এর খুব একই লক্ষ্য রয়েছে। নীচে আমি এই পদ্ধতিগুলি সম্পর্কে আমার বোঝার বর্ণনা দিচ্ছি এবং কীভাবে আমি বাস্তব জীবনের ডেটাতে তাদের প্রয়োগের পার্থক্য বুঝতে পারি। আনুমানিক বায়েশিয়ান গণনা এবিসি একটি প্যারামিটার স্যাম্পলিং এ গঠিত মাধ্যমে, একটি পূর্বে …
2
একটি অনুচিত বিতরণ থেকে নমুনা (এমসিসিএম ব্যবহার করে এবং অন্যথায়)
আমার প্রাথমিক প্রশ্নটি: আপনি কীভাবে অনুচিত বিতরণ থেকে নমুনা পাবেন? এমনকি এটি একটি অনুচিত বিতরণ থেকে নমুনা বুদ্ধি করে? শিয়ান'র মন্তব্য এখানে প্রশ্নের ধরণের ঠিকানা দেয় তবে আমি এই বিষয়ে আরও কিছু বিবরণ খুঁজছিলাম। এমসিএমসির সাথে আরও নির্দিষ্ট: এমসিমিসি এবং কাগজপত্র পড়ার বিষয়ে কথা বলার ক্ষেত্রে, লেখকরা যথাযথ উত্তরোত্তর বিতরণ …
2
বিএসটিএস মডেল (আর মধ্যে) এর পূর্বাভাস সম্পূর্ণ ব্যর্থ হচ্ছে
বয়েশিয়ান স্ট্রাকচারাল টাইম সিরিজের মডেলগুলি সম্পর্কে এই ব্লগ পোস্টটি পড়ার পরে , আমি এর আগে আমি আরিমা ব্যবহার করব এমন সমস্যার প্রসঙ্গে এইটিকে বাস্তবায়নের দিকে নজর দিতে চেয়েছিলাম। আমার কিছু পরিচিত (তবে গোলমাল) মৌসুমী উপাদানগুলির সাথে কিছু তথ্য রয়েছে - এটির অবশ্যই একটি বার্ষিক, মাসিক এবং সাপ্তাহিক উপাদান রয়েছে এবং …
15 r  time-series  bayesian  mcmc  bsts 
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.