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Cuando ejecutamos muchas cadenas a la vez en un modelo MCMC, ¿cómo se combinaron juntos para sorteos posteriores?

En R, hay paquetes y funciones de la MCMC como jags.model que nos permite controlar el número de cadenas que nos gustaría a correr, es decir, dentro de jags.model, podemos establecer n.chains = 4 4 cadenas. El resultado traceplot es multi-color que recorre la parte posterior de las estimaciones para cuatro cadenas separadas. Mi pregunta es, cuando recuperamos posterior dibuja o estimaciones de los objetos, que de la 4 cadenas se utilizan? Fue en promedio? Gracias.

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Loren Pechtel Puntos 2212

En general, las quemadura en iteraciones para cada cadena se cayó y el resto de las iteraciones se combinan simplemente, como si de una cadena larga. La razón principal para tener cadenas separadas es mejor diagnosticar problemas de convergencia.

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