Metrópolis: establezca el primer valor de muestra en lugar de generar aleatoriamente un valor arbitrario

Question

De acuerdo a Metropolis-Hasting algoritmo, la primera muestra es un valor arbitrario genera de forma aleatoria en la Inicialización de paso. ( http://en.wikipedia.org/wiki/Metropolis%E2%80%93Hastings_algorithm ) Si sabemos que el rango de valores que está más cerca de los parámetros a ser estimados se sabe, esta información puede ser utilizada para reducir el número de iteraciones.

Por lo tanto, ¿por qué no se establece la primera muestra en el paso de Inicialización para el valor que se encuentran dentro del rango ? Cómo dar el primer valor de ejemplo para el pymc.MCMC() del objeto en lugar de permitir que pymc para generar aleatoriamente una arbitraria primera muestra de valor ?

Actualmente estoy usando pymc2.2 y no se pudo instalar pymc3 a mi plataforma de Windows.

Answer 1

Dado que el Metropolis-Hastings algoritmo se basa en el ergodic teorema, es decir, en olvidarse de la condición inicial, la forma en que uno toma el valor inicial es de menor importancia. En particular, si se dispone de algunos datos sobre las regiones de alta probabilidad, el punto de partida puede ser elegido en una de las regiones.

De acuerdo a Metropolis-Hasting algoritmo, el primer ejemplo es un valor arbitrario genera de forma aleatoria en la Inicialización de paso.

Elegido "al azar" significa de acuerdo a una medida arbitrario, que contiene como casos especiales determinista opciones. A partir de una probabilidad alta de la región evita que se queme, pero no necesariamente acelerar la convergencia como la mezcla comportamiento de la cadena puede ser pobre, a pesar de que el punto de partida.