İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (30) – Genel bir MH Algoritması – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (30) – Genel bir MH Algoritması – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

24 Eylül 2020 Asimetrinin ortaya çıkabileceği ikinci bir yol bir teklif yoğunluğu Bir teklif yoğunluğu ne zaman asimetrik olabilir İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (30) – Genel bir MH Algoritması – İstatistik Nedir – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (30) – Genel bir MH Algoritması – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma Ödevcim Akademik parametrenin mevcut değeri Seçilen başlangıç ​​değerlerine bakılmaksızın Zincir sınıra doğru 0
İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (30) – Genel bir MH Algoritması – İstatistik Nedir – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

 

On yılı aşkın süredir ödev yapma desteği veren Ödevcim Akademik, size İstatistiğin her alanında yardımcı olacaktır. Sosyal Bilimlerde İstatistik, İstatistik Nedir, İstatistik Fiyatları, Ücretli İstatistik Yaptırma, Analiz Yaptırma, Veri Analizi Yaptırma aramalarında sizde Ödevcim Akademik destek olsun istiyorsanız yapmanız gerekenler çok basit. Öncelikle İstatistik ile ilgili belgelerinizi akademikodevcim@gmail.com sayfamızdan gönderebilir ödevleriniz, tezleriniz, makaleleriniz ve projeleriniz ile ilgili destek alabilirsiniz.


Genel bir MH Algoritması

MH algoritması, tam birleşik yoğunluk fonksiyonunu kullanarak bir olasılık dağılımından örnekler üreten bir algoritmadır. MH algoritmasının, ters çevirme ve reddetme örneklemesi gibi diğer örnekleme yöntemlerine göre önemli bir avantajı, çok değişkenli dağılımlarla (ters çevirme örneklemesinden farklı olarak) çalışması ve bir zarflama işlevine ihtiyacımız olmamasıdır (ret örneklemesinde olduğu gibi).

Temel bir MH algoritması aşağıdaki adımlardan oluşur:

1. Parametre için başlangıç ​​değerleri S belirleyin: θj = 0 = S. j = 1 olarak ayarlayın.
2. Bir “teklif yoğunluğu” α (.) ‘Dan bir “aday” parametresi, θc çizin.
3. R ​​= f (θc) α (θj − 1 | θc) oranını hesaplayın. f (θj − 1) α (θc | θj − 1)
4. R’yi U (0,1) rastgele u ile karşılaştırınız. R> u ise, θj = θc ayarlayın. Aksi takdirde, θj = θj − 1 ayarlayın.
5. j = j + 1 ayarlayın ve yeterli çekiliş elde edilene kadar 2. adıma geri dönün.

İlk adımda, tıpkı Gibbs örneklemesinde olduğu gibi, parametreler için başlangıç ​​değerleri belirlenmelidir. Başlangıç ​​değerleri, maksimum olasılık tahmini veya başka bir (hatta keyfi) yöntemle elde edilebilir. MCMC teorisi, algoritmanın sabit dağılımının (yani, algoritma tarafından üretilen Markov zincirinin yakınsadığı dağılımın) arka tarafta olacağını söyler.

Seçilen başlangıç ​​değerlerine bakılmaksızın faiz dağılımı hesaplanır. Bununla birlikte, özellikle zayıf başlangıç ​​değerleri, algoritmanın birçok adayı reddetmesine ve dolayısıyla posteriorun ana desteğine doğru hızlı bir şekilde hareket etmemesine neden olarak, son derece uzun çalışma sürelerine yol açabilir. Bir sonraki bölümde bu sorunu ve diğerlerini nasıl değerlendirip ele alacağımızı tartışacağız.

2. adımda, bir teklif yoğunluğundan [α (.)] parametre (θc) için bir aday değer simüle edilerek elde edilir. Simüle edilen değer bir “aday” olarak kabul edilir, çünkü otomatik olarak faiz dağılımından bir çekiliş olarak kabul edilmez; tıpkı ret örneklemesinde olduğu gibi kabul için değerlendirilmelidir. Aslında, bu adım, teklif yoğunluğunun posterior dağıtımı gerçekten kaplamasına gerek olmaması dışında, reddetme örneklemesinde bir zarflama işlevinden bir aday çekmeye benzer. Bunun yerine, bir teklif yoğunluğu, örneklemesi kolay olan herhangi bir formu alabilir (normal, tek tip, vb.). Teklif yoğunluğunun ilgi yoğunluğu olmadığı göz önüne alındığında, tıpkı ret örneklemesinde yaptığımız gibi, aday parametrenin hedef dağılımdan kabul edilip edilemeyeceğini belirlemek için kontrol etmeliyiz.

Çoğunlukla, parametrenin mevcut değeri (θj − 1) üzerinde ortalanmış simetrik bir teklif yoğunluğu (örneğin, normal veya tek biçimli) kullanabiliriz. Örneğin, normal bir teklif yoğunluğu kullanarak, aday, aynı eşitlik 1 ve bazı değişkenlik ile normal bir dağılımdan çekilebilir: c = θj − 1 + N (0, c), burada c bir sabittir (c’nin seçimi hakkında daha fazla bilgi). Bu yaklaşım, basitliği ve etkinliği nedeniyle bu kitapta tartışılan / kullanılan ana algoritma olan bir “rastgele yürüyüş Metropolis algoritması” ortaya çıkarmaktadır.

Parametrenin önceki değerine odaklanan simetrik önerilerin kullanılması gerekli değildir, ancak asimetrinin MH algoritmaları bağlamında anlaşılması biraz tartışma gerektirir. MH algoritmasında asimetri, α (θc | θj − 1) ̸ = α (θj − 1 | θc) anlamına gelir.

Başka bir deyişle, ya zincir θj − 1 durumunda olduğunda adayın önerilmesi, zincir θc durumunda olduğunda θj − 1’in önerilmesi veya tam tersi olasılığı daha yüksektir. Bu noktayı açıklığa kavuşturmak için Şekil 5.1’e bakınız. Şekil, hem aday hem de önceki değerler üzerinde ortalanmış normal teklif yoğunluklarını göstermektedir.

Bu yoğunlukların kendileri simetrik olduğundan ve aday ve önceki değerlerin üzerinde ortalandığından, teklif önceki değerin üzerine ortalandığında, aday değerdeki teklif yoğunluğunun yüksekliği, önceki değerdeki teklif yoğunluğunun yüksekliğiyle aynıdır. , teklif, aday değeri üzerinde ortalandığında. Bu sonuç, zincirin adaydan önceki değere geçme olasılığının olduğu kadar önceki değerden adaya geçme olasılığının da olduğunu ima eder.

Bir teklif yoğunluğu ne zaman asimetrik olabilir veya asimetri nasıl ortaya çıkabilir? İlk olarak, mantıksal normal dağılım gibi asimetrik yoğunluklar olan teklifleri kullanabiliriz. Bu dağılımı tartışmadık, ancak ln (x) ∼ N (μ, σ2) ise x ∼ LogN (μ, σ2) olur.

Dağılım bu nedenle çarpıktır (örneğin gelir ve ln (gelir) dağılımını düşünün). Θ yoğunluğun modu olacak şekilde merkezli lognormal bir öneri kullanmayı düşünün.1 Şekil 5.2 bu durumu göstermektedir. Öneri dağılımlarının sağ el çarpıklığı / asimetrisi göz önüne alındığında, θj − 1’den θc’ye geçme olasılığı θc’den θj − 1’e geçme olasılığı ile aynı değildir.

Asimetrinin ortaya çıkabileceği ikinci bir yol, zincirin mevcut durumuna bakılmaksızın sabit olan teklif yoğunluklarını kullanmamızdır. Örneğin, teklif dağılımını bir N (0,100) dağılımı olarak belirtebiliriz, bu teklif algoritmanın bir yinelemesinden diğerine değişmez.

Diğer bir deyişle, teklif şu anda 12 veya 55 olmasına bakılmaksızın N (0,100) olarak kalabilir (sadece rastgele değerler seçmek için). Bu yaklaşım, algoritmayı bir ret örnekleyicisine oldukça benzer hale getirir.

Asimetrinin ortaya çıkabileceği son bir yol ve bu kitapta anlatılan model türleriyle en alakalı olanı, bir parametrenin yoğunluğunun sınırlı olmasıdır. Örneğin, bir varyans parametresi 0’dan küçük bir değer alamaz. Bununla birlikte, parametreyi güncellemek için tek tip bir teklif kullanıyorsak, geçersiz bir değerin önerilmesi mümkün olabilir:

Zincir sınıra doğru ilerlediğinde, teklif yoğunluğunun sol tarafı 0 ile çakışabilir. Geçersiz adayların teklifine izin vermeyi seçebiliriz ve basitçe şunu fark edebiliriz: 0’dan küçük bir aday seçildiğinde, f (c ) = 0 ve böylece zincir hareket etmez (yani, otomatik olarak θj = θj − 1 ayarladık). Alternatif olarak, sınırın altındaki değerleri hariç tutmak ve böylece algoritmanın verimliliğini artırmak için teklif yoğunluğunu değiştirmeyi seçebiliriz ve böylece algoritmanın verimliliğini artırabiliriz (yani, aday olarak hiçbir yasal olmayan değer önerilmeyecektir).

Bununla birlikte, bu stratejiyi izlersek, aslında algoritmanın sınırdan uzaktaki değerleri olması gerekenden daha sık seçmesi olasılığını artırmış oluyoruz. Bu durumda asimetrinin nasıl oluştuğunu görmek için, zinciri iki durumda gösterilir; – θj − 1 ve θc.

Zincir θj − 1 durumunda olduğunda, yalnızca 0’dan büyük adaylar önerebilir ve dolayısıyla teklif hem θj − 1 civarında asimetrik hem de uzundur, çünkü yoğunluğun altındaki alan 1 olmalıdır. Zincir olduğunda θc durumunda ise sınır kısıtı bir sorun değildir ve bu nedenle yoğunluk simetrik ve kısadır. Sınır kısıtlamasını empoze etmenin iyi yanı, gayri meşru adaylar önermeyecek olmamızdır. Olumsuz yanı, asimetriyi telafi etmek için R oranının ikinci yarısını hesaplamamız gerektiğidir.


On yılı aşkın süredir ödev yapma desteği veren Ödevcim Akademik, size İstatistiğin her alanında yardımcı olacaktır. Sosyal Bilimlerde İstatistik, İstatistik Nedir, İstatistik Fiyatları, Ücretli İstatistik Yaptırma, Analiz Yaptırma, Veri Analizi Yaptırma aramalarında sizde Ödevcim Akademik destek olsun istiyorsanız yapmanız gerekenler çok basit. Öncelikle İstatistik ile ilgili belgelerinizi akademikodevcim@gmail.com sayfamızdan gönderebilir ödevleriniz, tezleriniz, makaleleriniz ve projeleriniz ile ilgili destek alabilirsiniz.


 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir