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mcmc中为什么要取均匀分布u
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第1个回答 2015-05-09
通常是采用无信息先验的时候将先验分布设定为均匀分布,代表你对分布中的取值没有特别偏爱,即对所有值都是同等无知的,这也就是无信息的意思。
研究者并不总是能获得目标参数的先验信息,但即便如此你可能还是想用一下贝叶斯方法,只要你能设定一个先验分布出来,就可以运算,通常采取的方式就是用均匀分布。
相似回答
mcmc
采样中,
为什么要
用
均匀分布
答:
你用其他分布也可以,只要分布的范围大于采样的分布就可以。
当你没有对采样分布的先验知识的时候,就用均匀分布,只是接受率可能会很低
。特别是你的均值取的不好的时候。
理解
MCMC
(马尔科夫链蒙特卡洛算法)
答:
先验我们为了简单,一般人为取定为
均匀分布
。(实际上,先验是什么并不重要)关于似然,我们常常假设观测误差以观测数据为中心呈正态分布。这样我们可以得到一个高斯函数形式的似然。接着我们进行马尔科夫链的游走(或者说,迭代,从一个节点走向下一个节点)。游走规则详见上面(虽然我还没写)。这套游走...
什么
是马尔可夫链蒙特卡洛(
MCMC
)?
答:
举个例子,如果你需要从难以直接计算的贝叶斯后验分布中采样,可以构建一个马尔可夫链,如Beta分布的马尔可夫链。通过Metropolis-Hastings算法,从一个简单的初始分布(如
均匀分布
)出发,通过不断接受或拒绝状态转移,采样值会逼近目标的后验分布。总之,
MCMC
是一种通过模拟马尔可夫链的随机游走,让随机采...
理解
MCMC
(马尔科夫链蒙特卡洛算法)
答:
在参数估计中,
MCMC
用于拟合数据和模型,通过贝叶斯公式计算后验分布。先验通常假设为
均匀分布
,而似然则基于数据的正态分布假设。通过马尔科夫链的迭代,每个节点最终收敛到目标后验参数分布。最初的burn-in阶段的节点会被丢弃,剩下的节点用于参数估计,找到似然函数最大值的对应参数值和分布范围。
Metropolis法和Metropolis-Hastings法有
什么
区别吗?各自的优点是什么呢...
答:
这个东西就是区别
MCMC
和MH的最大的地方。 3.细致平稳
分布
其实是主要用来推出来接受率的,形象化的认识会比较麻烦,所以不要在上面花很多时间。(资料来源:Metropolis-Hastings算法理解) Metropolis-Hastings 算法是较早出现且比较一般化的MCMC 方法,最初由 Metropolis 等人在 1953 年提出 之后由Hastings 对其加以推广 ...
MCMC
把妹法
答:
到这里,我们的
MCMC
把妹法就算是大功告成了,我们可以用它来估计小姐姐心情值的概率
分布
:显然,上面的值我们都是容易取到计算的, 也可以每日从小姐姐处获得。然后我们姑且取最后100天的均值方差作为姑娘心情分布的均值和方差大抵也所差无几了,如果假设前200多天已经收敛,那根据概率不等式,精度大概...
什么
是
mcmc
算法
答:
a的计算这里不贴了,一般都一样。重要的计算完a之后,如果决定接受采样获得的值还是保持原来值不变。在这个问题上,一般的处理方法是假设a服从0~1的
均匀分布
,每次采样计算a后都从
U
(0,1)中随机抽样一个值a',如果a>=a'则接受抽样的值,否则保持原来的值不变。根据q(.|Vt)的不同,M-H算法...
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