Writing Unit Tests for Sampling | Graham's Research Blog
One popular method for estimating statistical models is sampling, and in particular Gibbs sampling. As I’ve written before, sampling is based on randomness, which makes it somewhat difficult to debug. On the other hand, one popular way to ensure the quality of code is through arrays of unit tests, which are designed to test your code at a very fine-grained level (e.g. one test for each function in
Example of importance sampling - yasuhisa's blog
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (統計ライブラリー)の1.2.3を参考にしつつ。 rejection samplingでは、target distributionからの乱数を間接的に取ってきているわけですが、今度はxの関数h(x)の期待値に興味があるとしましょう。で、積分が難しいので、サンプリングしてどうこうしまようというのがこのimportance sampling。ここではh(x)=xとして、普通に期待値を計算させてきましょう。g(x)はh(x)p(x)になるべく近く、サンプリング可能であるとする、ということなので、またガンマ関数から取ってこれないとして、コーシー分布から取ってくるというのをやります。定数Mで覆えるというとかいうのはここではありません。 plot(function(x){dgamma(x,shape=10)},0,30) plot(function(x){dcauchy(x
i2pi
Messing around with Strava & R. This is a map of my speed riding around different parts of the greater portland area. Show me your flowchart and conceal your tables, and I shall continue to be mystified. Show me your tables, and I won’t usually need your flowchart; it’ll be obvious. We’ve chosen to use relational databases, specifically PostgreSQL, for storing some of our data. We like ACID, we li
マルコフ連鎖モンテカルロ法の最近の展開∗ 大森裕浩† 2001 年 7 月 本稿に対して浅井学助教授（立命館大学）、國友直人教授（東京大学）、繁桝算男教授（東京大学）、和合肇 教授（名
マルコフ連鎖モンテカルロ法の最近の展開∗ 大森裕浩† 2001 年 7 月 本稿に対して浅井学助教授（立命館大学）、國友直人教授（東京大学）、繁桝算男教授（東京大学）、和合肇 教授（名古屋大学）、渡部敏明教授（東京都立大学）及び本誌レフリーより貴重なコメントを頂いた。ここに記し て感謝の意を表したい。 † 東京都立大学経済学部. 〒 192-0397 東京都八王子市南大沢 1-1. e-mail:[email protected] ∗ 1 はじめに 1990 年以降、マルコフ連鎖モンテカルロ法 (Markov chain Monte Carlo, MCMC) は統計学の分野で 研究が進み現在では多くの実証分析で応用されている。この手法はベイズ統計学で事後分布や事後確率 の計算を行うためのシミュレーションの方法である。ベイズ推論においてはもとの密度関数自体が複雑
http://arxiv.org/PS_cache/cond-mat/pdf/9612/9612186v2.pdf
arXiv:cond-mat/9612186v2[cond-mat.stat-mech]14Nov2006 Introduction To Monte Carlo Algorithms Werner Krauth1 2 CNRS-Laboratoire de Physique Statistique Ecole Normale Sup´erieure 24, rue Lhomond F-75231 Paris Cedex 05, France (“Advances in Computer Simulation”, Lecture Notes in Physics J. Kertesz and I. Kondor, eds (Springer Verlag, 1998)) December 20, 1996 1 [email protected], http://www.lps.en
MCMCの勉強(1): Taglibro de H
今さら感はあるが、MCMC (Markov Chain Monte Carlo; マルコフ連鎖モンテカルロ)を使えるようになろうと、まずは簡単な例から試してみた。 手始めに、正規乱数から生成した標本の平均と標準偏差を推定してみる。 やはりRを使用。MCMCpackパッケージを あらかじめインストールしておいて、呼び出す。MCMCpack中のMCMCmetrop1R()関数を利用して、メトロポリス法によるMCMC推定をおこなう。 library(MCMCpack) 乱数系列を初期化。 set.seed(1) 平均10、標準偏差3の乱数を1000個生成して、xに入れる。 m <- 10 s <- 3 x <- rnorm(1000, m, s) MCMC推定に使用する関数を用意する。betaは要素数2のベクトル。beta[1]が平均、beta[2]が標準偏差で、betaを推定する。関数の返り値
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - shirok/mpm-experiment
RJMCMC
https://vbn.aau.dk/files/104290/csjensen.pdf
http://www.umiacs.umd.edu/~resnik/pubs/gibbs.pdf
http://www.omori.e.u-tokyo.ac.jp/MCMC/mcmc.pdf
https://www.cs.ubc.ca/~nando/papers/mlintro.pdf
2次関数のMCMC推定ではまる例: Taglibro de H
http://cse.fra.affrc.go.jp/okamura/bayes/winbugs.pdf
https://www.ism.ac.jp/~iba/kougi_2006_ism/c20061.pdf
確率モデルと集団最適化
http://cse.fra.affrc.go.jp/okamura/bayes/mcmc.pdf