Questions marquées «gibbs»

L'échantillonneur de Gibbs est une forme simple de simulation de Monte Carlo en chaîne de Markov, largement utilisée dans les statistiques bayésiennes, basée sur un échantillonnage à partir de distributions conditionnelles complètes pour chaque variable ou groupe de variables. Le nom vient de la méthode utilisée pour la première fois sur la modélisation des champs aléatoires de Gibbs des images par Geman et Geman (1984).

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OpenBugs contre JAGS

Je suis sur le point d'essayer un environnement de type BUGS pour estimer les modèles bayésiens. Y at-il des avantages importants à considérer dans le choix entre OpenBugs ou JAGS? L'un est-il susceptible de remplacer l'autre dans un avenir prévisible? Je vais utiliser le sampler choisi avec Gibbs...

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Stan

Je parcourais la documentation de Stan qui peut être téléchargée ici . J'étais particulièrement intéressé par leur implémentation du diagnostic Gelman-Rubin. Le document original Gelman & Rubin (1992) définit le facteur de réduction d'échelle potentiel (PSRF) comme suit: Soit...

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Probabilité marginale de la sortie de Gibbs

Je reproduis de zéro les résultats de la section 4.2.1 de Probabilité marginale de la sortie de Gibbs Siddhartha Chib Journal de l'American Statistical Association, vol. 90, n ° 432. (déc., 1995), pp. 1313-1321. C'est un mélange de modèles normaux avec un nombre connu de composants. k≥1k≥1k\geq...

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Gibbs échantillonne-t-il une méthode MCMC?

D'après ce que je comprends, c'est (du moins, c'est ainsi que Wikipedia le définit ). Mais j'ai trouvé cette déclaration d'Efron * (je souligne): La chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC) est la grande réussite des statistiques bayésiennes modernes. MCMC, et sa méthode sœur «échantillonnage de Gibbs»,...

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Échantillonnage de Gibbs pour le modèle d'Ising

Question de devoirs: Prenons le modèle d'Ising 1-d. Soit . vaut -1 ou +1x=(x1,...xd)x=(x1,...xd)x = (x_1,...x_d)xixix_i π(x)∝e∑39i=1xixi+1π(x)∝e∑i=139xixi+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} Concevez un algorithme d'échantillonnage gibbs pour générer des échantillons approximativement à...

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Comment dériver l'échantillonnage de Gibbs?

En fait, j'hésite à poser cette question, car je crains d'être renvoyé à d'autres questions ou à Wikipédia sur l'échantillonnage de Gibbs, mais je n'ai pas l'impression qu'ils décrivent ce qui est à portée de main. Étant donné une probabilité conditionnelle :

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Confusion liée à l'échantillonnage de Gibbs

Je suis tombé sur cet article où il est dit que dans l'échantillonnage de Gibbs, chaque échantillon est accepté. Je suis un peu confus. Comment se fait-il que chaque échantillon qu'il a accepté converge vers une distribution stationnaire. En général, nous acceptons l'algorithme Metropolis comme min...

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Calculer la courbe ROC pour les données

Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47...