为什么要使用Markov chain Monte Carlo来逼近概率分布?既然有样本的话,直接把样本的直方图画出来.根据弱大数定理,足够多的样本的直方图就是逼近概率分布的,为什么还要通过MCMC来逼近?是什么样
来源：学生作业帮助网 编辑：六六作业网 时间：2024/11/27 08:50:36
为什么要使用MarkovchainMonteCarlo来逼近概率分布?既然有样本的话,直接把样本的直方图画出来.根据弱大数定理,足够多的样本的直方图就是逼近概率分布的,为什么还要通过MCMC来逼近?是
为什么要使用Markov chain Monte Carlo来逼近概率分布?既然有样本的话,直接把样本的直方图画出来.根据弱大数定理,足够多的样本的直方图就是逼近概率分布的,为什么还要通过MCMC来逼近?是什么样
为什么要使用Markov chain Monte Carlo来逼近概率分布?
既然有样本的话,直接把样本的直方图画出来.根据弱大数定理,足够多的样本的直方图就是逼近概率分布的,为什么还要通过MCMC来逼近?是什么样的情况,无法直接使用样本的直方图?
为什么要使用Markov chain Monte Carlo来逼近概率分布?既然有样本的话,直接把样本的直方图画出来.根据弱大数定理,足够多的样本的直方图就是逼近概率分布的,为什么还要通过MCMC来逼近?是什么样
MCMC一般用在算marginal posterior distribution上 主要是贝叶斯分析用 （据我目前所学感觉是这样）
是这样的：
样本足够多确实可以逼近分布 但是我们要用多层模型(hierarchical model)的时候 很难直接通过样本分布直接算出一些系数(parameter)的分布.当模型里面系数多的时候,通过贝叶斯定理可以写出很多系数的联合分布.然而我们需要估计系数的时候,往往需要的是marginal distribution.一般在这个时候要通过积分把其他系数消掉基本是不可能的.所以我们需要用mcmc这一类sampling method来趋近感兴趣的系数的posterior distribution.然后利用这个分布来进行分析~
我的理解是这样,希望能够帮到你~
什么是markov chain
什么是Markov chain Monte Carlo?
为什么要使用Markov chain Monte Carlo来逼近概率分布?既然有样本的话,直接把样本的直方图画出来.根据弱大数定理,足够多的样本的直方图就是逼近概率分布的,为什么还要通过MCMC来逼近?是什么样
什么是Markov chain Monte Carlo?如题.谢谢您的回答.有没有什么具体的例子可以帮助理解一下呢?
Chain
英语翻译 Another general approach to handle an intractable posterior distributionis to use samplingmethods to estimate the posteriorapproximately. For graphical models inimage labeling,Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling,including Gibbs s
随机模型的翻译The Markov chain can be considered as a regenerative process with the epochs at which the process visits state s as regeneration epochs.请翻译成中文 谢谢
为啥要做Outer chain Outer chain有啥用!拜托了各位 谢谢
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