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。
当面对多个模型时,我们有多种选择。
尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论,但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。
主题模型允许对文档中的术语频率发生进行概率建模。
随着互联网经济的迅猛发展,个人信贷规模在近年来呈现了爆炸式增长。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 在我
实现一个简单的 Metropolis-Hastings MCMC 从该模型的后验分布中采样。
指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布,因此它用于预测到下一个事件的等待时间。
Metropolis Hastings 算法是一种非常简单的算法,用于从难以采样的分布中生成样本。
本文,我们说明了贝叶斯学习和 计算统计一些结果。
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。
在这个例子中,我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。
如果你正在进行统计分析:想要加一些先验信息,最终你想要的是预测。
在本文中,我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。
在频率学派中,观察样本是随机的,而参数是固定的、未知的数量。
任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。
如果您可以写出模型的似然函数,则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分(即MCMC )。
MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。
对于许多模型,例如逻辑模型,没有共轭先验分布。因此,吉布斯采样不适用。
最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样的研究报告。
概率编程使我们能够实现统计模型,而不必担心技术细节。
最近我们被客户要求撰写关于采样算法的研究报告。第一步,我们创建一些测试数据,用来拟合我们的模型。
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