mcmc

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PyMC : 피클 데이터베이스를 사용한 MCMC 샘플링 초기 샘플링 실행 후 놀라 울 정도로 느림

PyMC로 긴 MCMC 체인을 다시 실행해야한다는 것에 지겨워서 체인 저장 기능을 사용하는 것이 좋습니다. PyMC는 좋은 아이디어와 같은 소리를 제공합니다. 나는 pickle 데이터베이스 백엔드를 사용하여 디스크 기반 저장을 사용하여 MCMC 워크 플로우에 대한 느낌을 얻었으며 PyMC MCMC 모델에서 피클 데이터베이스를 두 번 연속 샘플링하려고하면 두

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PyMC3을 사용한 다중 이미지 처리

이미지 처리 문제가 있습니다. PyMC3에 대해 더 많이 배우고 실험 해 볼 수 있다고 생각했습니다. 저는 비선형 솔버와 무차별 방식으로 시간을 들여서 많은 시간을 보냈습니다. 지금까지 아무 것도 나를 행복하게하지 못합니다. 내가 가진 문제는 동일한 장면의 두 이미지를 공동 등록하지만 다른 방식으로 기록하는 복잡한 방법이 관련되어 있습니다. 일반적인 흑백의

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burnin과 thinning을 지정할 때 JAGS/BUGS가 얼마나 많은 반복을 저장합니까?

JAGS 및 BUGS에서 모델을 실행하는 세부 사항에 대해 빠른 질문이 있습니다. n.burnin=5000, n.iter=5000 및 thin=2으로 모델을 실행한다고 가정 해보십시오. 이것은 프로그램이 다음을 의미 함을 의미합니다. 5,000 회 반복 실행하고 결과를 버립니다. 그리고 나서 다른 10,000 번의 반복을 실행하십시오. 단 두 번째 결과 만

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은 다음의 Winbugs

와 후방 매개 변수의 확률을 찾는 방법 내의 Winbugs 코드가 같이 model { for (i in 1:N){ logit(p[i])<- alpha+ beta*x[i] y[i]~ dbin(p[i], n[i]) } alpha~ dnorm(0,0.000001) beta~ dnorm(0,0.000001)

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Metropolis-Hastings 알고리즘, Matlab의 가우시안 이외의 제안 분포 사용

현재 Metropolis-Hastings 알고리즘 및 일부 수치 예제에 대한 개요를 기반으로하는 수학 학위 과정의 최종 프로젝트를 진행하고 있습니다. 지금까지 Gaussian으로 제안서 배포판을 사용하고 몇 가지 다른 배포판을 샘플링하여 좋은 결과를 얻었지만 다른 제안 배포판을 사용하여 한 걸음 더 나아가려고합니다. 지금까지 나는 다른 제안을 사용하는 것에

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MICE

의 오류 '주문 %의 작은 선도 긍정적 명확하지 않다', 나는 다음을 얻을 오류 : Error in chol.default(fit.sum$cov.unscaled) : the leading minor of order 17 is not positive definite 내가 전가 방법으로 대부분의 변수 polyreg (다항 회귀)를 사용합니다. 왜이 오류가 발생

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중첩 데이터 프레임

기술적 인 문제가있어 직접 해결할 수 없습니다. mcmcglmm 패키지로 견적을 냈습니다. 결과 $ Sol에 의해 추정 된 사후 분포에 접근 할 수 있습니다. class()을 적용하면 객체의 클래스가 "mcmc"임을 알 수 있습니다. as.data.frame()을 사용하면 다른 데이터 프레임 (많은 다른 데이터 프레임을 포함하는 하나의 데이터 프레임)을 포

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많은 매개 변수 (파이썬)가있는 함수를 최대화

먼저 과학적 수학이나 통계에 대한 경험이 부족합니다. 이렇게하면 매우 잘 알려진 문제 일 수 있지만 어디서부터 시작해야할지 모르겠습니다. 나는 x'ses를 추측하고 f의 가장 높은 값을 찾을 필요가있는 f(x1, x2, ..., xn) 기능이 있습니다. 이 함수의 속성은 다음과 같습니다. 총 수 또는 매개 변수는 대개 약 40-60이며, 무차별 대입 방식이

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mcmc 객체 목록에 변수 이름 할당

mcmc 객체에 더 많은 expirience를 가진 사람이 나를 도울 수 있습니다. 문제점 : 20 개 이상의 mcmc 개체가 저장된 목록이 있습니다. mcmc 객체마다 변수 이름을 지정해야합니다. 나는 데이터 프레임의 열로 저장된 각 mcmc에 대한 모든 변수 이름을 가진 다른 목록을 가지고 있습니다. 나는이처럼이 코다 패키지에서 기능을 "varnames

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벡터의 오류 ("list", n.chains) : 'length'인수가 올바르지 않습니다.

내 MCMC 체인에 진단 통계를 생성하기 위해 R2jags 및 CODA를 사용하고 있지만 문제가 있습니다. 나는 다음과 같이 MCMC를 실행하려면 : modelfit <- jags(data=jags.data, inits=jags.inits, model.params, n.iter = 100000, model.file=jags.model, mod