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Metropolis-Hastings
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Michael16
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Anmeldungsdatum: 04.10.2005
Beiträge: 4

BeitragVerfasst am: 04 Okt 2005 - 18:04:15    Titel: Metropolis-Hastings

Hallo!
Ich kämpfe mich gerade mit Metropolis-Hastings ab, konkret mit dem Paper:
http://www.princeton.edu/~yacine/eco575/elerian-chib-shephard.pdf

Dabei geht es darum, nichtlineare Diffusionsprozesse anhand diskret beobachteter Variablen zu schätzen.
Dabei werden neben den beobachteten Variablen an Zeitpunkten t und t+1 auch dazwischenliegende "Beobachtungen" simuliert, und ich sage offen, wie es ist:
Ich verstehe es einfach nicht.

In der Bayesianischen Inferenz werden die Beobachtungen ja selbst zu Zufallsvariablen, und während ich das Problem von M-Hastings für Einzelvariablen verstanden habe, tue ich mich hier schon schwer.

Wenn nämlich ständig Zufallsvariablen generiert werden, wo kommen dann eigentlich die real beobachteten Daten ins Spiel?
Ich habe M-H allgemein so verstanden, dass real beobachtbare Daten nur in den bedingten Wahrscheinlichkeiten - so es solche gibt (Gibbs-Sampler?) - vorkommen.

Oder vielleicht auch in Parametern der Zielverteilung, die beim "Akzeptanztest" ins Spiel kommt??

Und: Okay, wenn es zu schätzende Parameter x,y,z gibt, so wird bei jeder Simulation zuerst x gezogen, dann bedingt darauf y, dann bedingt darauf z.
Aber wie ist das großen Daten- und Parametermengen?

Ihr seht schon, der Wald und die Bäume...

Bin herzlichst dankbar für jede klärende Hilfe, die Licht in die Sache bringt Smile

Alles Liebe und noch einen feinen Abend!!
Jank!e
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Anmeldungsdatum: 14.09.2005
Beiträge: 422
Wohnort: Koblenz

BeitragVerfasst am: 05 Okt 2005 - 14:58:55    Titel:

also ich habe schon ma e bissl Spielerfahrung, aber so nen Sachen hatte ich net zu tun. vielelicht ist alles sehr verallgemeinert, sodass irgedwie alles verwirrend aussieht. Aber sag dein Problem normal mit menschlichen Worten, wie du es anwenden willst udn wo, dann kann ich dir irgendwie helfen.
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