Questions marquées «mcmc»

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Est-ce que rstan ou mon approximation de grille est incorrecte: décider entre des estimations quantiles contradictoires dans l'inférence bayésienne

J'ai un modèle pour obtenir des estimations bayésiennes de la taille de la population NNNet probabilité de détection dans une distribution binomiale uniquement basée sur le nombre observé d’objets observés : pour . Pour simplifier, nous supposons que N est fixé à la même valeur inconnue pour chaque...

bayesian mcmc hierarchical-bayesian stan
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Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret

J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice ci-dessus, si je...

r missing-data data-imputation svd sampling matlab mcmc importance-sampling predictive-models prediction algorithms graphical-model graph-theory r regression regression-coefficients r-squared r regression modeling confounding residuals fitting glmm zero-inflation overdispersion optimization curve-fitting regression time-series order-statistics bayesian prior uninformative-prior probability discrete-data kolmogorov-smirnov r data-visualization histogram dimensionality-reduction classification clustering accuracy semi-supervised labeling state-space-models t-test biostatistics paired-comparisons paired-data bioinformatics regression logistic multiple-regression mixed-model random-effects-model neural-networks error-propagation numerical-integration time-series missing-data data-imputation probability self-study combinatorics survival cox-model statistical-significance wilcoxon-mann-whitney hypothesis-testing distributions normal-distribution variance t-distribution probability simulation random-walk diffusion hypothesis-testing z-test hypothesis-testing data-transformation lognormal r regression agreement-statistics classification svm mixed-model non-independent observational-study goodness-of-fit residuals confirmatory-factor neural-networks deep-learning
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Étrange trace de vraisemblance de la chaîne MCMC

J'ai un modèle qui va: Single parameter -> Complex likelihood function -> Log-likelihood. J'ai exécuté une chaîne MCMC (en utilisant pymc) et tracé la trace du paramètre et la log-vraisemblance. L'estimation des paramètres s'est avérée raisonnable, mais le tracé de log-vraisemblance me semble...

mcmc likelihood
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Lors de l'approximation d'un postérieur à l'aide de MCMC, pourquoi ne sauvegardons-nous pas les probabilités postérieures mais utilisons-nous ensuite les fréquences des valeurs des paramètres?

J'évalue actuellement les paramètres d'un modèle défini par plusieurs équations différentielles ordinaires (ODE). J'essaie ceci avec une approche bayésienne en approximant la distribution postérieure des paramètres étant donné certaines données en utilisant la chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC)....

bayesian mcmc posterior