Python蒙特卡罗MCMC:优化Metropolis-Hastings采样策略与Fisher矩阵计算参数推断应用—模拟与真实数据分析
本文介绍了其在过去几年中的最新开发成果,特别阐述了两种有助于提升 Metropolis – Hastings 采样性能的新要素:跳跃因子的自适应算法以及逆 Fisher 矩阵的计算,该逆 Fisher 矩阵可用作提议密度。
本文介绍了其在过去几年中的最新开发成果,特别阐述了两种有助于提升 Metropolis – Hastings 采样性能的新要素:跳跃因子的自适应算法以及逆 Fisher 矩阵的计算,该逆 Fisher 矩阵可用作提议密度。
我们围绕进化树技术进行一些咨询,分析生物类群在时间上的多样性是如何变化的。
在这篇文章中,我将集中讨论一个给定一个短数据序列的推断概率的例子。
在这篇文章中,我将扩展从数据推断概率的示例,考虑 0 和 1之间的所有(连续)值,而不是考虑一组离散的候选概率。
跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。
永远不要错过任何见解。当新文章发表时,我们会通过微信公众号向您推送。
技术干货
最新洞察
This will close in 0 seconds