mcmc

mcmc抽样产生的样本是相依的吗?

在equilibrium之后，由于MCMC采样都是通过某些Markov chain的transition kernel产生的，连续的两个采样之间就会有correlation。然而，我们做MCMC采样的目的是通过这些采样去做Monte Carlo approximation，而Monte Carlo approximation却又需要我们的采样是iid的。所以，采样的

...| 马尔科夫链 - 蒙特卡洛方法(MCMC Methods)

1. MCMC采样库Cobaya：专为宇宙学设计，支持多种模型和采样算法（如Metropolis-Hastings、嵌套采样）。Emcee：基于Python的轻量级库，采用“平行拉伸”算法...

理解MCMC(马尔科夫链蒙特卡洛算法)

MCMC（马尔科夫链蒙特卡洛算法）是一种通过构造稳态分布与目标分布一致的马尔科夫链，从而获取目标分布随机样本的方法。一、为什么需要MCMC？在概率统计中，常需从已知概率密度...

MCMC 算法和 M - H 算法里面的「接受概率」是什么意思...

MCMC的两个MC有不同含义，Monte Carlo Markov Chain，首先是Monte Carlo，其意义即使用采样来逼近统计量或者分布，也就是在某种意义下，有1N∑...

MCMC采样收敛性如何判断? - 编程语言 - CSDN问答

迭代次数、稀疏阈值等)、MCMC采样的具体实现方式、以及一些实用技巧(如初始值设定、收敛判断标准、计算加速方法)。

如何通俗理解MCMC方法?

10.6 MCMC vs. 准确数学分析方法 10.7 多维参数问题: 以抛两个硬币为例 10.8 Metropolis算法的问题 10.9 吉布斯采样 (Gibbs Sampling)10...

MCMC的理解

具体理解如下：MCMC的提出背景贝叶斯推断中，后验分布的计算需处理分母的归一化常数（证据因子），该积分通常难以解析求解。蒙特卡洛方法通过采样近似后验分布，但需解决如何从...

细说MCMC 及其变体

一、MCMC基础蒙特卡洛方法：允许通过随机采样来近似求解复杂问题，如估计曲线下的面积或复杂概率分布下函数的期望值。公式表示为：$E[f(X)] approx frac{1}{N}sum_{i=...

为什么要使用MCMC方法?

MCMC有两部分，前半部分是马尔科夫链(Markov Chain)，用来生成服从后验分布的样本，知道分布并不总能得到样本，除了那些比较简单的分布，例如简单...

MCMC在R语言中实现,C++抽样还是rstan? - ZOL问答

近期了解了一些基于MCMC算法的R语言实现方案,发现多数高性能包底层均采用C++编写,运行效率较高,这也体现了C++在计算性能方面的优势。目前计划在R平台上开发一个基于贝叶斯抽样方法的软件...