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La cadena de posteso logaro debe variar suavemente alrededor del máximo. Por último, la tasa de aceptación depende del problema, pero generalmente para problemas 1-D, la tasa de aceptación debe ser de alrededor del 44% (alrededor del 23% para más de 5 parámetros).
- ¿Cuál es una tasa de aceptación ideal??
- Cómo elegir la distribución de propuestas en MCMC?
- ¿Qué es la prueba MCMC??
- ¿Cómo funciona MCMC??
¿Cuál es una tasa de aceptación ideal??
Una tasa de aceptación de la oferta superior al 90 por ciento puede indicar que existe una buena coincidencia entre los requisitos de una empresa y las expectativas de los candidatos seleccionados.
Cómo elegir la distribución de propuestas en MCMC?
Los algoritmos MCMC usan Q (x | x) para la distribución de propuestas, en lugar de Q (x). Por lo tanto, este proceso genera una cadena de Markov de las muestras x (1), x (2).... Uno de los métodos MCMC más populares es Metropolis-Hastings, que nos permite especificar cualquier propuesta Q (x | x), aunque elegir una buena Q (x | x) requiere cuidado.
¿Qué es la prueba MCMC??
Los diagnósticos de la cadena de Markov Monte Carlo (MCMC) son herramientas que se pueden usar para verificar si la calidad de una muestra generada con un algoritmo MCMC es suficiente para proporcionar una aproximación precisa de la distribución objetivo.
¿Cómo funciona MCMC??
Los métodos de la cadena de Markov Monte Carlo (MCMC) son una clase de algoritmos para el muestreo de una distribución de probabilidad basada en la construcción de una cadena de Markov que tiene la distribución deseada como su distribución estacionaria. El estado de la cadena después de varios pasos se usa como muestra de la distribución deseada.
