MCMC -Akzeptanzrate

Die log-posteriorer Kette sollte reibungslos um das Maximum variieren. Schließlich hängt die Akzeptanzrate von dem Problem ab, aber in der Regel für 1-D-Probleme sollte die Akzeptanzrate rund 44% betragen (etwa 23% für mehr als 5 Parameter).

1. Was ist eine ideale Akzeptanzrate?
2. So wählen Sie Vorschläge in MCMC die Vorschlagsverteilung?
3. Was ist MCMC -Test??
4. Wie funktioniert MCMC??

Was ist eine ideale Akzeptanzrate?

Ein Angebotszinssatz von über 90 Prozent kann darauf hinweisen, dass zwischen den Anforderungen eines Unternehmens und der erwählten Kandidatenerwartungen gut übereinstimmt.

So wählen Sie Vorschläge in MCMC die Vorschlagsverteilung?

MCMC -Algorithmen verwenden q (x | x) für die Vorschlagsverteilung anstelle von q (x). Dieser Prozess erzeugt daher eine Markov -Kette aus Proben x (1), x (2).... Eine der beliebtesten MCMC-Methoden sind Metropolis-Hetze, mit der wir jeden Vorschlag q (x | x) angeben können, obwohl die Auswahl eines guten Q (x | x) Pflege erfordert.

Was ist MCMC -Test??

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) -Diagnostik sind Tools, mit denen die Qualität einer mit einem MCMC -Algorithmus erzeugten Qualität ausreicht, um eine genaue Näherung der Zielverteilung zu liefern.

Wie funktioniert MCMC??

Markov -Ketten -Monte -Carlo (MCMC) -Methoden sind eine Klasse von Algorithmen für die Probenahme aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung, die auf dem Bau einer Markov -Kette basiert, die die gewünschte Verteilung als stationäre Verteilung aufweist. Der Zustand der Kette nach einer Reihe von Schritten wird dann als Probe der gewünschten Verteilung verwendet.