У меня есть три вопроса относительно декораторов, на которые я не могу найти ответ: Q1) Что обозначают аргументы декораторов в PyMC (@Deterministic, @Stochastic)? Q2) @pymc.stochastic(dtype=int) def switchpoint(value=10, t_l=0, t_h=110):...

Я пытаюсь узнать об оценке байесовских параметров и нашел действительно хорошее руководство по здесь (учебник 1 & 2). Просто чтобы проверить свое понимание, я пытаюсь реализовать подход MCMC для оценки вероятности получения головы на основе...

Я использую rjags в качестве семплера. В модели определены 3 матрицы. Функция coda.samples возвращает список образцов. Если я возьму первый образец списка, имена столбцов будут выглядеть примерно так: > colnames(output[[1]]) "A[1,1]"...

Пакет R MCMCpack предлагает байесовскую логистическую регрессию через MCMClogit . Эта функция выводит скорость принятия алгоритма MCMC (Метрополис-Гастингс), если verbose=TRUE , но, похоже, не возвращает его в объекте mcmc . Есть ли способ...

Я только что начал проект, в котором мне нужно сделать выборку из многомерного (сейчас ~ 10 ^ 3-мерного, но должен перейти к ~ 10 ^ 6) и сильно негауссовского апостериорного распределения с помощью гамильтониана Монте-Карло (HMC) пробоотборник. В...

Я хочу использовать пробоотборник Metropolis Hastings для оценки внутренней полости тела. Я уже использовал форвардную модель, которая является методом фундаментального решения для оценки значений потенциальных и текущих потоков (данных). У меня...

Я пытался понять выборку Гиббса в течение некоторого времени. Недавно я видел видео, которое имело большой смысл. https://www.youtube.com/watch?v=a_08GKWHFWo Автор использовал выборку Гиббса для сходимости средних значений (theta_1 и theta_2)...

Я пытаюсь попробовать примеры тематических исследований Yet, B. и Şakar, CT (2019). Оценка распределения весов критериев при принятии решений по нескольким критериям: байесовский подход. Анналы исследования операций, 1–25. который предлагается для...