在对三元Logit模型、Probit模型等复杂统计模型进行参数估计时,MH-MCMC方法被证明是有效的。 此外,该方法还广泛应用于经济学、金融学、生物统计学等领域的模型参数估计中。 与其他方法的比较: 与传统的极大似然估计等方法相比,MH-MCMC方法在处理复杂模型时更具灵活性和准确性。 它能够更好地捕捉参数的不确定性,并提...
y=normrnd(kval_true*x+bval_true,err);%因变量数据%MCMC采样设置 dim=2;%参数维度N=2000;%采样点数 initial=[3,4];%初始参数估计%定义后验分布的概率密度函数 probability=@(theta,x,y,err)posterior(theta,x,y,err);%使用MH采样算法进行采样 samples=MHsampler(dim,N,probability,x,y,err,initial);%...
近日伯克利大学官方博客发文提出小批量 MH(Minibatch Metropolis-Hastings),即一种进行 MH 测试的新方法,该方法根据数据集规模将 MH 测试的成本从 O(N) 减少到 O(1),它不仅对全局统计量没有要求,同时还不需要使用末端限定。伯克利大学使用新型修正分布直接将有噪声的小批估计量转换为平滑的 MH 测试分布。 我们...
下证MCMC-MH最终是从 \pi(·) 分布中抽样,即MCMC-MH算法证明满足马尔可夫细致平稳条件。马尔可夫链存在平稳序列的条件及其收敛分布:马尔可夫链存在平稳序列,即指的是,在一定的迭代次数后,每次得到的数值所对应…
一、MCMC概述 从名字我们可以看出,MCMC由两个MC组成,即蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation,简称MC)和马尔科夫链(Markov Chain ,也简称MC)。 需要的背景:P(Z|X)概率推断inference分两种(精确推断和近似推断),精确推断很难求解时,需要使用近似求解(也分精确性(VI)和随机性的),其中随机性的则是本文介绍的MCMC。
Metropolis-Hastings算法(后面简称MH算法)是MCMC的代表算法,下面先对MH做一个简单的推导,然后写出MH算法流程,最后再对细节做讨论分析,本部分内容主要参考了刘建平:《MCMC(三)MCMC采样和M-H采样》 一.算法推导 根据上一节的讨论,我们知道只要找到一个概率转移函数$p(x\rightarrow x')$,使得它与我们的目标分布$p...
Gibbs采样是接受率α=1的MH采样,可以看作MH采样的特殊形式。适用于随机变量X维度非常高的情况,从t到t+1时刻,只改变一个维度的值。状态转移矩阵取得就是目标概率p(X)。 由于接受率α=1,所以采样效率高。 MCMC局限性 要了解MCMC的局限性,首先要了解为什么要采样,什么是好的采样,以及采样为什么困难。
在MCMC(二)马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布ππ, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵PP。而只要解决这个问题,我们就可以找到一种通用的概率分布采样方法,进而用于蒙特卡罗模拟。本篇我们就讨论解决这个问题的办法:MCMC采样和它的易用版M-H采样。
MH算法R语言 r语言mh方法产生mcmc抽样链 本文用讲一下指定分布的随机抽样方法:MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理,并用R语言实现了几个例子: 1. Markov Chain (马尔科夫链) 2. Random Walk(随机游走)
MH算法 R语言 r语言mh方法产生mcmc抽样链 本文用讲一下指定分布的随机抽样方法:MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理,并用R语言实现了几个样例: 1. Markov Chain (马尔科夫链) 2. Random Walk(随机游走)