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详解R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计

转载 作者:qq735679552 更新时间:2022-09-27 22:32:09 31 4
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MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术.

  1. 蒙特卡洛
  2. 马尔可夫链
  3. Metropolis-Hastings算法

  。

问题

如果需要计算有复杂后验pdf p(θ| y)的随机变量θ的函数f(θ)的平均值或期望值.

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您可能需要计算后验概率分布p(θ)的最大值.

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解决期望值的一种方法是从p(θ)绘制N个随机样本,当N足够大时,我们可以通过以下公式逼近期望值或最大值 。

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将相同的策略应用于通过从p(θ| y)采样并取样本集中的最大值来找到argmaxp(θ| y).


  。

解决方法

1.1直接模拟 。

1.2逆CDF 。

1.3拒绝/接受抽样 。

如果我们不知道精确/标准化的pdf或非常复杂,则MCMC会派上用场.


  。

马尔可夫链

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为了模拟马尔可夫链,我们必须制定一个过渡核T(xi,xj)。过渡核是从状态xi迁移到状态xj的概率.

马尔可夫链的收敛性意味着它具有平稳分布π。马尔可夫链的统计分布是平稳的,那么它意味着分布不会随着时间的推移而改变.

  。

Metropolis算法

对于一个Markov链是平稳的。基本上表示 。

处于状态x并转换为状态x'的概率必须等于处于状态x'并转换为状态x的概率 。

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或者 。

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方法是将转换分为两个子步骤;候选和接受拒绝.

令q(x'| x)表示候选密度,我们可以使用概率α(x'| x)来调整q .

候选分布Q(X'| X)是给定的候选X的状态X'的条件概率, 。

和接受分布α(x'| x)的条件概率接受候选的状态X'-X'。我们设计了接受概率函数,以满足详细的平衡.

该转移概率可以写成:

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插入上一个方程式,我们有 。

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  。

Metropolis-Hastings算法

A的选择遵循以下逻辑.

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在q下从x到x'的转移太频繁了。因此,我们应该选择α(x | x')=1。但是,为了满足细致平稳,我们有 。

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下一步是选择满足上述条件的接受。Metropolis-Hastings是一种常见的选择:

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即,当接受度大于1时,我们总是接受,而当接受度小于1时,我们将相应地拒绝。因此,Metropolis-Hastings算法包含以下内容:

初始化:随机选择一个初始状态x; 。

根据q(x'| x)随机选择一个新状态x',

3.接受根据α(x'| x)的状态。如果不接受,则不会进行转移,因此无需更新任何内容。否则,转移为x'; 。

4.转移到2,直到生成T状态; 。

5.保存状态x,执行2.

原则上,我们从分布P(x)提取保存的状态,因为步骤4保证它们是不相关的。必须根据候选分布等不同因素来选择T的值。 重要的是,尚不清楚应该使用哪种分布q(x'| x);必须针对当前的特定问题进行调整.


  。

属性

Metropolis-Hastings算法的一个有趣特性是它仅取决于比率 。

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是候选样本x'与先前样本xt之间的概率, 。

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是两个方向(从xt到x',反之亦然)的候选密度之比。如果候选密度对称,则等于1.

马尔可夫链从任意初始值x0开始,并且算法运行多次迭代,直到“初始状态”被“忘记”为止。这些被丢弃的样本称为预烧(burn-in)。其余的x可接受值集代表分布P(x)中的样本 。


  。

Metropolis采样

一个简单的Metropolis-Hastings采样 。

让我们看看从伽玛分布模拟任意形状和比例参数,使用具有Metropolis-Hastings采样算法.

下面给出了Metropolis-Hastings采样器的函数。该链初始化为零,并在每个阶段都建议使用N(a / b,a /(b * b))个候选对象.

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基于正态分布且均值和方差相同gamma的Metropolis-Hastings独立采样 。

从某种状态开始xt。代码中的x。在代码中提出一个新的状态x'候选计算“接受概率” 。

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从[0,1] 得出一些均匀分布的随机数u;如果u <α接受该点,则设置xt + 1 = x'。否则,拒绝它并设置xt + 1 = xt.

  。

MH可视化

set.seed(123)  for (i in 2:n) {      can <- rnorm(1, mu, sig)      aprob <- min(1, (dgamma(can, a, b)/dgamma(x,           a, b))/(dnorm(can, mu, sig)/dnorm(x,           mu, sig)))      u <- runif(1)      if (u < aprob)           x <- can      vec[i] <- x

  。

画图

设置参数.

nrep<- 54000burnin<- 4000shape<- 2.5rate<-2.6

修改图,仅包含预烧期后的链 。

vec=vec[-(1:burnin)]#vec=vec[burnin:length(vec)]
par(mfrow=c(2,1)) # 更改主框架,在一帧中有多少个图形plot(ts(vec), xlab="Chain", ylab="Draws")abline(h = mean(vec), lwd="2", col="red" )

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Min. 1st Qu.  Median   Mean 3rd Qu.   Max. 0.007013 0.435600 0.724800 0.843300 1.133000 3.149000
var(vec[-(1:burnin)])
[1] 0.2976507

  。

初始值

第一个样本vec是我们链的初始/起始值。我们可以更改它,以查看收敛是否发生了变化.

x <- 3*a/b  vec[1] <- x

  。

选择方案

如果候选密度与目标分布P(x)的形状匹配,即q(x'| xt)≈P(x')q(x'|),则该算法效果最佳。 xt)≈P(x')。如果使用正态候选密度q,则在预烧期间必须调整方差参数σ2.

通常,这是通过计算接受率来完成的,接受率是在最后N个样本的窗口中接受的候选样本的比例.

如果σ2太大,则接受率将非常低,因为候选可能落在概率密度低得多的区域中,因此a1将非常小,且链将收敛得非常慢.


示例2:回归的贝叶斯估计 。

Metropolis-Hastings采样用于贝叶斯估计回归模型.

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设定参数 。


DGP和图 。

# 创建独立的x值,大约为零x <- (-(Size-1)/2):((Size-1)/2)# 根据ax + b + N(0,sd)创建相关值y <- trueA * x + trueB + rnorm(n=Size,mean=0,sd=trueSd)

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正态分布拟然 。

pred = a*x + bsinglelikelihoods = dnorm(y, mean = pred, sd = sd, log = T)sumll = sum(singlelikelihoods)

为什么使用对数 。

似然函数中概率的对数,这也是我求和所有数据点的概率(乘积的对数等于对数之和)的原因.

我们为什么要做这个?强烈建议这样做,因为许多小概率相乘的概率会变得很小。在某个阶段,计算机程序会陷入数值四舍五入或下溢问题.

因此,当您编写概率时,请始终使用对数 。


示例:绘制斜率a的似然曲线 。

# 示例:绘制斜率a的似然曲线plot (seq(3, 7, by=.05), slopelikelihoods , type="l")

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  。

先验分布

这三个参数的均匀分布和正态分布.

# 先验分布# 更改优先级,log为True,因此这些均为logdensity/likelihoodaprior = dunif(a, min=0, max=10, log = T)bprior = dnorm(b, sd = 2, log = T)sdprior = dunif(sd, min=0, max=30, log = T)

  。

后验

先验和概率的乘积是MCMC将要处理的实际量。此函数称为后验函数。同样,这里我们使用和,因为我们使用对数.

posterior <- function(param){return (likelihood(param) + prior(param))}

  。

Metropolis算法

该算法是从后验密度中采样最常见的贝叶斯统计应用之一.

  1. 上面定义的后验。
  2. 从随机参数值开始
  3. 根据某个候选函数的概率密度,选择一个接近旧值的新参数值
  4. 以概率p(new)/ p(old)跳到这个新点,其中p是目标函数,并且p> 1也意味着跳跃
  5. 请注意,我们有一个对称的跳跃/候选分布q(x'| x)。

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标准差σ是固定的.

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所以接受概率等于 。

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######## Metropolis 算法 ################for (i in 1:iterations){     probab = exp(posterior(proposal) - posterior(chain[i,]))  if (runif(1) < probab){    chain[i+1,] = proposal  }else{    chain[i+1,] = chain[i,]  }

  。

实施

(e)输出接受的值,并解释.

chain = metrMCMC(startvalue, 5500)burnIn = 5000accep = 1-mean(duplicated(chain[-(1:burnIn),]))

算法的第一步可能会因初始值而有偏差,因此通常会被丢弃来进行进一步分析(预烧期)。令人感兴趣的输出是接受率:候选多久被算法接受拒绝一次?候选函数会影响接受率:通常,候选越接近,接受率就越大。但是,非常高的接受率通常是无益的:这意味着算法在同一点上“停留”,这导致对参数空间(混合)的处理不够理想.

我们还可以更改初始值,以查看其是否更改结果/是否收敛.

startvalue = c(4,0,10)

  。

小结

V1       V2        V3    Min.  :4.068  Min.  :-6.7072  Min.  : 6.787 1st Qu.:4.913  1st Qu.:-2.6973  1st Qu.: 9.323 Median :5.052  Median :-1.7551  Median :10.178 Mean  :5.052  Mean  :-1.7377  Mean  :10.385 3rd Qu.:5.193  3rd Qu.:-0.8134  3rd Qu.:11.166 Max.  :5.989  Max.  : 4.8425  Max.  :19.223
#比较:summary(lm(y~x))
Call:lm(formula = y ~ x)Residuals:Min   1Q Median   3Q   Max -22.259 -6.032 -1.718  6.955 19.892 Coefficients:    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  (Intercept) -3.1756   1.7566 -1.808  0.081 . x       5.0469   0.1964 25.697  <2e-16 ***---Signif. codes: 0 ?**?0.001 ?*?0.01 ??0.05 ??0.1 ??1Residual standard error: 9.78 on 29 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.9579,  Adjusted R-squared: 0.9565 F-statistic: 660.4 on 1 and 29 DF, p-value: < 2.2e-16
summary(lm(y~x))$sigma
[1] 9.780494
coefficients(lm(y~x))[1]
(Intercept) -3.175555
coefficients(lm(y~x))[2]
 x 5.046873

总结:

### 总结: #######################par(mfrow = c(2,3))hist(chain[-(1:burnIn),1],prob=TRUE,nclass=30,col="109" abline(v = mean(chain[-(1:burnIn),1]), lwd="2")

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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/106119236 。

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