প্রশ্ন ট্যাগ «mcmc»

এমসিএমসি পদ্ধতিটি আসলে কোন পরিস্থিতিতে কার্যকর তা বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি ক্রুশকে বই "ডোয়িং বেয়েসিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিস: আর টিউটোরিয়াল উইথ আর এবং বিজিজি" থেকে একটি খেলনার উদাহরণ দিয়ে যাচ্ছি। আমি এতক্ষণ যা বুঝতে পেরেছি তা হল আমাদের লক্ষ্যমাত্রার বন্টন দরকার যা নমুনা পেতে সমানুপাতিক । তবে, আমার কাছে মনে …

12 mcmc 

আমি "কুকুরছানা বই" নামে পরিচিত জন কে। কুরস্কেকে রচনা, ডুয়িং বেয়েসিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিস বইটি পড়ে বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানগুলির সাথে পরিচিত হচ্ছি । অধ্যায় 9 এ, শ্রেণিবদ্ধ মডেলগুলি এই সাধারণ উদাহরণ সহ প্রবর্তিত হয়েছে: এবং বার্নোল্লি পর্যবেক্ষণগুলি 3 টি মুদ্রা, প্রতিটি 10 ​​টি ফ্লিপ হয়। একটিতে 9 টি মাথা, অন্য 5 টি …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

আমি এইরকম যে ফাংশন অধীনে ছিল lmer()মধ্যে lme4প্যাকেজ P-মান (দেখতে উপস্থিত করেনি; lmer, পি-মূল্যবোধ ও যে সব )। : আমি পরিবর্তে এই প্রশ্নের প্রতি এমসিএমসি উত্পন্ন পি মান ব্যবহার করছি মধ্যে উল্লেখযোগ্য প্রভাব lme4মিশ্র মডেল এবং এই প্রশ্ন: থেকে আউটপুটে P-মান খুঁজে পাওয়া যাচ্ছে না lmer()এ lm4প্যাকেজR । আমার মডেলের …

12 r  mixed-model  p-value  mcmc  lme4-nlme 

MCMCglmmমিশ্রিত প্রভাবগুলির মডেলটি চালাতে প্যাকেজটি ব্যবহার করে আমার পারফরম্যান্সের সমস্যা হচ্ছে । কোডটি এর মতো দেখাচ্ছে: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter, ,burnin=burn, verbose=F) তথ্যগুলিতে প্রায় 20,000 পর্যবেক্ষণ রয়েছে এবং প্রায় 200 স্কুলে সেগুলি ক্লাস্টার করা হয়। আমি ডেটাফ্রেম থেকে সমস্ত অব্যবহৃত ভেরিয়েবলগুলি ফেলে রেখেছি এবং চালানোর আগে …

12 r  mixed-model  mcmc  computational-statistics 

ইন এমসিএমসি পদ্ধতি, আমি পড়া রাখা burn-inসময় বা নমুনার সংখ্যা "burn"। এটি ঠিক কী এবং কেন এটির প্রয়োজন? হালনাগাদ: একবার MCMC স্থিতিশীল হয়ে গেলে, এটি কি স্থিতিশীল থাকে? burn-inসময়ের ধারণাটি মিশ্র সময়ের সাথে সম্পর্কিত কীভাবে ?

12 sampling  mcmc 

আমি অনুমান করি যে আমি বিশদ ভারসাম্য শর্তের সমীকরণ বুঝতে পেরেছি, যা উল্লেখ করেছে যে রূপান্তর সম্ভাবনা এবং স্থিতিশীল বিতরণ , একটি মার্কোভ চেইন বিশদ ব্যালান্সকে সন্তুষ্ট করে যদিπ q ( x | y ) π ( y ) = q ( y | x ) π ( x ) …

12 probability  mcmc  markov-process 

আমি এমসিএমসি পদ্ধতি ব্যবহার করে গবেষণা কাগজপত্র পড়ছি এবং আমি দেখতে পাচ্ছি যে তাদের বেশিরভাগ ট্রেস প্লট সরবরাহ করে। কেন মন্টি কার্লো মার্কভ চেইনে ট্রেস প্লট দরকার? পরামিতিগুলির একটি ট্রেস প্লট কী বোঝায়?

12 data-visualization  mcmc 

আমি খুব সাধারণ মডেলটি চেষ্টা করছি: এমন একটি নরমাল ফিটিং করছি যেখানে আমি অনুমান করি যে আমি নির্ভুলতা জানি, এবং আমি কেবল এটির সন্ধান করতে চাই। নীচের কোডটি স্বাভাবিকের সাথে সঠিকভাবে ফিট করে বলে মনে হচ্ছে। তবে ফিটিংয়ের পরে, আমি মডেল থেকে নমুনা নিতে চাই, অর্থাৎ নতুন ডেটা তৈরি করতে …

12 mcmc  pymc 

আমি একটি সম্ভাবনা কার্যকারিতা থাকতে আমার ডেটা সম্ভাবনা জন্য কিছু মডেল পরামিতি দেওয়া , যা আমি অনুমান করার জন্য চাই। পরামিতিগুলিতে ফ্ল্যাট প্রিয়ার ধরে নেওয়া, সম্ভাবনা উত্তরোত্তর সম্ভাবনার সাথে সমানুপাতিক। আমি এই সম্ভাবনার নমুনা নিতে একটি এমসিএমসি পদ্ধতি ব্যবহার করি।এল (ডি| θ)L(d|θ)\mathcal{L}(d | \theta)ঘddθ ∈ আরএনθ∈RN\theta \in \mathbf{R}^N ফলাফল রূপান্তরিত …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

আমি যতদূর বুঝতে পেরেছি, এটি (কমপক্ষে, উইকিপিডিয়া এটির সংজ্ঞা দেয় )। তবে আমি এফ্রন * এর এই বক্তব্যটি খুঁজে পেয়েছি (যুক্ত হওয়া যুক্ত): মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (এমসিএমসি) আধুনিক বায়সিয়ান পরিসংখ্যানগুলির দুর্দান্ত সাফল্যের গল্প। এমসিএমসি এবং এর বোন পদ্ধতি "গীবস স্যাম্পলিং" বিশ্লেষণাত্মক অভিব্যক্তির পক্ষে জটিল পরিস্থিতিতে উত্তরোত্তর বিতরণের সংখ্যাগত গণনার …

11 mcmc  gibbs 

আমি বায়েশিয়ান স্ট্যাটিস্টিক্সের (আরবি) জন্য বেসিক এমসিএমসি সম্পর্কে ব্যবহারিক এবং তাত্ত্বিক উদাহরণ সহ কিছু কাগজপত্র বা বইগুলি সন্ধান করছি । আমি সিমুলেশন সম্পর্কে কখনও পড়াশোনা করিনি এবং সে কারণেই আমি "বেসিক" তথ্য সন্ধান করছি। আপনি আমাকে কিছু সুপারিশ বা পরামর্শ দিতে পারেন?

11 bayesian  references  mcmc 

একটি প্যারামিটারের এমএপি অনুমানের সূত্র দেওয়া কেন একটি এমসিসিএম (বা অনুরূপ) পদ্ধতির প্রয়োজন কেন, আমি কেবল ডেরাইভেটিভটি নিতে পারি না, এটি শূন্যে সেট করতে পারি এবং তারপরে প্যারামিটারটির সমাধান করতে পারি না?

11 bayesian  estimation  mcmc 

আমি আসলে এটি জিজ্ঞাসা করতে দ্বিধা বোধ করছি, কারণ আমি আশঙ্কা করছি যে আমাকে গিবস স্যাম্পলিংয়ের অন্যান্য প্রশ্ন বা উইকিপিডিয়ায় উল্লেখ করা হবে, তবে তারা কী আছে তা বর্ণনা করার মতো অনুভূতি আমার নেই। শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা দেওয়া হয়েছে : p ( x | y ) y = y 0 y …

11 sampling  mcmc  gibbs 

হোমওয়ার্ক প্রশ্ন: 1-ডি ইসিং মডেলটি বিবেচনা করুন। যাক । হয় -1 বা +1 হয়এক্স আমিx=(x1,...xd)x=(x1,...xd)x = (x_1,...x_d)xixix_i π(x)∝e∑39i=1xixi+1π(x)∝e∑i=139xixi+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} লক্ষ্য বন্টন থেকে প্রায় নমুনা তৈরি করতে একটি গিবস স্যাম্পলিং অ্যালগরিদম ডিজাইন করুন ।π( এক্স )π(এক্স)\pi(x) আমার প্রচেষ্টা: ভেক্টর পূরণ করার জন্য এলোমেলোভাবে মান (এক -1 বা 1 । তাই …

11 self-study  sampling  mcmc  gibbs 

একটি র্যান্ডম বন একটি সংগ্রহ সিদ্ধান্ত গাছ এলোমেলোভাবে (এবং কখনও কখনও প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যাগিং) সঙ্গে প্রতিটি গাছ গড়ে তুলতে শুধুমাত্র নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করে গঠন করেন। স্পষ্টতই তারা ভাল শিখেছে এবং সাধারণীকরণ করে। সিদ্ধান্তের জায়গার জন্য কেউ কি সিসিএমসি নমুনা করেছেন বা এলোমেলো বনের সাথে তুলনা করেছেন? আমি জানি যে …

11 mcmc  monte-carlo  random-forest  cart