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MCMC Pythonのemceeを使ったMaxwellian Curveのサンプリング

私はemceeでMCMCサンプリングを紹介しようとしています。 githubのサンプルコードを使って、Maxwell Boltzmannのディストリビューションからサンプルを取ってみたい、https://github.com/dfm/emcee/blob/master/examples/quickstart.py。例コードが本当に優れているが、私はマクスウェルにガウスの分布を変更すると、私はエラ

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大都市-hestingアルゴリズムが確実にどのようにサンプルが

が、私はメトロポリス - ヘイスティングスMCMCアルゴリズムに関するいくつかのブログや例を読んだ後、統計の素人だ、ここに私は疑問を持って未知の事後分布に従いますアルゴリズムは、受け入れられるかどうかの新しいサンプル（例えば、x '）は、「受け入れ確率」に依存し、α= min（1、A）、 A = p（x'）q（x | x '）/ [p （x '| x）]となる。質問はここから来て、興味のある分布

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mcmcオブジェクトからの変数の再構築

私はサンプラーとしてrjagsを使用しています。モデルには3つの行列が定義されています。 coda.samples関数は、サンプルのリストを返します。最初のサンプルリストを見ると、列名は次のようになります。 > colnames(output[[1]]) "A[1,1]" "A[2,1]" "A[1,2]" "A[2,2]" ... "B[1,1]" "B[2,1]" "B[3,1]" "B[

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MCMCglmm二項モデル事前

RパッケージMCMCglmmで二項モデルを推定したいと思います。モデルは、固定部分とランダム部分の両方として、切片と勾配を組み込むものとする。受け入れたpriorを指定するにはどうすればよいですか？（注、here is a similar questionが、はるかに複雑な設定で）データを想定し、以下の形式があります：実際に y x cluster 1 0 -0.56047565 1

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STAN計算の時間スケールと反復回数はどのようにして計算されますか？

私はベイジアン混合モデルに合うようにMCMCを使用しています。私はコーディング/コンピュータサイエンスにおいて特に強い背景を持っておらず、私にとっては非常に奇妙なものについては疑問を抱いていました。私は100にSTANを通して私のMCMCサンプリングのための反復回数を設定すると、サンプリングは、20" のようで完了ですが、私は1000年にそれを設定すると、それは100 に到達する時間のようになり

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MCMCglmmベイズファクター

MCMCglmmパッケージを使用して、データをフィッティングするベイジアンモデルに適合させようとしています。しかし、私は2つのモデルを比較するためのベイ・ファクターをどのように計算するかについての参照を見つけることができません。ご意見やご提案はありますか？

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pymc unexpected model output

私はPyMCを使用して広告クリック率（CTR）の分布を調べようとしています。 1000個の広告があり、すべての広告のクリック数と再生回数を測定しているとします。私は、広告CTRの基礎となるディストリビューションがベータ版であると想定しています.PyMCを使用してこのディストリビューションのパラメータを見積もりたいと思います。これらのパラメータは、次のスニペットunknown_alphaとunkno

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は、私がここにRで作業しています

メトロポリス - ヘイスティングスアルゴリズム（MCMC）を使用して、プロビットモデルをシミュレートすることは私のコードです：私は問題があると思い n <- 1000 trueB0 <- 0 trueB1 <- 0.1 prior.mean0 <- 0 prior.sd0 <- 10 prior.mean1 <- 0 prior.sd1 <- 10 x <- rnorm(n, 0,

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複数のベイジアンチェーンをパラレルで実行するR：3ノードでエラーが発生しました。最初のエラー：次元数が正しくありません

複数のコアでベイジアン統計関数のレプリケートチェーンを実行しようとしています。コアあたり1本の鎖。以下の関数mcmcは、1つのmcmcチェーンを実行するためのスクリプトです。私の考えは、mcmc関数を3回実行することだけです。各インスタンスは別々のコアで実行されます。私は変更しようとした例をいくつか見つけましたが、適切に動作させることができませんでした。次のエラーが表示されます。3ノードでエラーが

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確率分布関数をサンプリングするにはemceeを使用しますか？

私は2つの配列（pdf_＃）を持っており、それぞれがパラメータ（val_＃）の確率を含んでいます。どのようにしてこれらの分布からサンプルを採取して、共同事後分布を作成することができますか（つまりcorner plot hereのように）？私は、配列ではなく、サンプリングされる関数を渡すだけのように見えます。ここは、私が持っているものである。 pdf_1 = [.1, .1, .25, .3, .