Haluan oppia, miten Gibbs-näytteenotto toimii, ja etsin hyvää perus- ja keskitason paperia. Minulla on tietojenkäsittelytausta ja perustilastotiedot.
Onko kukaan lukenut hyvää materiaalia? mistä opit sen?
Kiitos
Kommentit
- googling " Gibbsin otanta " ei ole ' ta huono tapa saada erilaisia näkemyksiä aiheesta. Mielestäni se on hyvä tapa aloittaa, koska sinulla on tapana lähestyä sitä " skeptisellä mielellä " – voit ' ei pidä googles-sanaa itsestäänselvyytenä, joten sinun on löydettävä joukko näkymiä. Tietenkin saatat tarvita hyvämaineista lähdettä myöhemmin, kun yrität toteuttaa. Aloittaminen hyvämaineisesta " lähteestä " ei kuitenkaan aina ole paras idea, koska he saattavat olla hyvin sitoutuneita tiettyyn tapaan tehdä jotain – ts. he tietävät " oikean tavan " ja " kaikki muut ovat väärässä tai tehottomassa ".
- (+1) Kysymykset, joihin Google voi helposti vastata, eivät yleensä ole tervetulleita, mutta tämä IMO yrittää hyödyntää yhteisön kollektiivista viisautta tavalla, jota Google-sijoitus ei voi tehdä. Olisi mielenkiintoista nähdä, mitä lähteitä ihmiset todella pitivät hyödyllisinä tämän materiaalin oppimisessa.
- Se on ongelma. Google palauttaa liian monta tulosta, eivätkä kaikki paperit tai oppaat ole riittävän selkeitä.
Vastaa
I ” d aloita:
Casella, George; George, Edward I. (1992). ” Gibbs-näytteenottimen selittäminen ”. Amerikkalainen tilastotieteilijä 46 (3): 167–174. ( ILMAINEN PDF )
Tiivistelmä : Tietokonepohjaisista algoritmeista, kuten Gibbs-näytteenottimesta, on tullut yhä suositumpia tilastollisia työkaluja sekä sovelletussa että teoreettisessa työssä. Tällaisten algoritmien ominaisuudet eivät kuitenkaan välttämättä ole ilmeisiä. Tässä annamme yksinkertaisen selityksen siitä, miten ja miksi Gibbs-näytteistin toimii. Laadimme analyyttisesti sen ominaisuudet yksinkertaisessa tapauksessa ja annamme tietoa monimutkaisemmista tapauksista. On myös useita esimerkkejä.
American Statistician on usein hyvä lähde lyhyille (ish) perehdyttäville artikkeleille, jotka eivät oleta aiheen ennakkotietoa, vaikka oletetaankin, että sinulla on todennäköisyyksien ja tilastojen tausta, jota voidaan kohtuudella odottaa Amerikan tilastoyhdistyksen jäsenestä.
Vastaa
Yksi online-artikkeli, joka todella auttoi minua ymmärtämään Gibbs-näytteenottoa, on Gregor Heinrichin parametriarviointi tekstianalyysiä varten . Se ei ole yleinen Gibbs-näytteenotto-opetusohjelma, mutta siinä käsitellään piilevää dirichlet-allokointia, melko suosittua Bayesin mallia asiakirjamallinnuksessa. Se menee matematiikkaan melko yksityiskohtaisesti. tyhjentävämpi matemaattinen yksityiskohta on Gibbsin otanta aloittamattomille . Tarkoitan tyhjentävää siinä, että siinä oletetaan tuntevasi monimuuttujainen laskenta ja esitetään sitten jokainen askel tästä pisteestä. Joten vaikka matematiikkaa on paljon, mikään niistä ei ole edistynyttä.
Oletan, että nämä ovat sinulle hyödyllisempiä, ja sitten jotain, joka tuottaa edistyneempiä tuloksia, kuten ne, jotka todistavat, miksi Gibbsin otanta lähentyy oikea jakelu. Viittaukset, jotka huomautan, eivät todista tätä.
Vastaa
Kirja Monte Carlo -strategiat tieteellisessä laskennassa on erinomainen resurssi. Se käsittelee asioita matemaattisesti tiukalla tavalla, mutta voit helposti ohittaa matemaattiset osiot, jotka eivät kiinnosta sinua, ja silti saada siitä käytännön neuvoja . Erityisesti se tekee mukavaa työtä sitomalla Metropolis-Hastingsin ja Gibbsin näytteet, mikä on ratkaisevan tärkeää. Useimmissa sovelluksissa sinun on luotava takajakaumasta käyttäen Gibbs-näytteenottoa, joten on hyödyllistä tietää, miten se sopii Metropoliksen logiikkaan.