MCMC paquetes en R

Question

Hay un paquete de R para MCMC que puede

• aceptar mi auto-definido (log)de probabilidad de la función (se puede hacer en MCMCpack)

y

• permite al usuario definir los límites impuestos a las propuestas (como sólo aceptan valores en [0,1] intervalo, o tomar sólo valores positivos (posible en rSTAN)

Ya me está definido mi modelo en el código R, pero, obviamente, no MCMC paquete en R puede manejar las restricciones sobre los parámetros como rstan y no quiero volver a codificar en rstan.

Actualización:

He encontrado que el LaplacesDemon paquete es perfecto para mis necesidades, pero el paquete es obviamente abandonado :(

Answer 1

El t-paseo del paquete de la aplicación de la t-pie algoritmo permite definir el apoyo de su (registro)de probabilidad de la función, si es que eso es lo que está después.

Supp a function that takes a vector of length=dim and returns TRUE if the vector is within the support of the objective and FALSE otherwise. Supp is *always* called right before Obj.

También parece ser bastante general algoritmo de muestreo. Del paquete:

El t-pie es un "Propósito General Algoritmo de Muestreo Continuo de las Distribuciones" de la muestra de muchas de las funciones objetivo (especialmente adecuado para las distribuciones posteriores uso no estándar de los modelos que haría el uso de algoritmos comunes de software y difícil); es un MCMC que no requiere ajuste.

R paquete aquí: www.cimat.mx/~jac/twalk/

Answer 2

También debe comprobar fuera de Mamba, una nueva MCMC paquete, pero no en R, pero en lugar de julia:

https://github.com/brian-j-smith/Mamba.jl

se basa en la julia Distribuciones paquete que te permite crear tu propio distribuciones

Paquete de documentación y ejemplos: http://mambajl.readthedocs.org/en/latest/

Answer 3

Stan permite funciones definidas por el usuario (incluyendo probabilidad) como parte del modelo de las "funciones" de los bloques. Estos pueden no ser tan rápido como el lenguaje integrado de probabilidades (y no eliminación automática de términos constantes), pero aún siguen siendo bastante rápido. Los detalles específicos de la escritura de funciones se encuentran en el Stan manual, y se pueden encontrar ejemplos en el stan-los usuarios de la lista de correo.