x**********t
发帖数: 45 | 1 最近接触mcmc,没修过课，不是很懂。
比如一个stochastic volatility model
y_t=\exp(h_t/2) u_t
h_t=\mu+\phi(h_{t-1}-\mu)+\sigma\eta_t
其中u_t和\eta_t都是iid的正态分布。
很多文章都讲用mcmc中的Gibbs sampler来sample from posteriors of parameters
and volatilities.
如果直接让\phi=1，\mu消掉，剩下的volatility就不是stationary的了，这样的模型
，还能用gibbs sampler马？ |
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y*****y
发帖数: 98 | 2 不是很明白你的意思。winbugs是MCMC tool,不是programming language,不能用来
generate random numbers或是做calculation, 你只能把model写进去算MCMC，that's
all. |
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q**j
发帖数: 10612 | 3 多谢你们讨论。可是还是没有人回答我的问题。简单说我的问题是：
在F,G已知，不在乎 state，只关心forecast的情况下，我可以用MLE的理论得到f(参数
|data）。这样就可以轻松forecast。基本上可以绕开MCMC。请问为什么大多数人还是
喜欢MCMC呢？ |
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F******n
发帖数: 160 | 4
没有技术细节的前提下，你简单的说，用最大释然估计得到f(v_t, w_t | data)。很难
判断你想要的答案到底是什么？
1. 你假定都是正太分布了吗？
2. 你假定正太噪声V_t, W_t和时间无关了吗？从你的最开始问题陈述：
y_t = F * theta_t + v_t
theta_t = G * theta_(t-1) + w_t
v，w都有时间下标，好像又不是这么假定的吧？
如果你两个都假定了，问题当然很trivial。
我想没人喜欢MCMC，只是因为必要。不过你这个“为啥用MCMC”和你原帖的问题，“把
theta加进来sample。请问这个是为什么？”，好像是两个独立的问题。也可能我没看
懂你的问题。 |
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s********1
发帖数: 54 | 6 ______________________________________________________________________
In terms of the variance structure
______________________________________________________________________
Normal structure depend on each individual,Spatial structure depends on the
distances between two points and compound, etc.
______________________________________________________________________
In terms of the likelihood:
______________________________________________________________________
The PL method is based on Wol... 阅读全帖 |
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s******0
发帖数: 1269 | 7 这个帖子很早就贴出来过吧，我记得至少在2个月之前。楼主当时好像要phd，所以我就
没投。 mixed model我做过，本来说上学学mcmc呢，结果考精算就没搞，不过我们
mixed model都是sas，r还真要用点时间。
对了，顺便问一下，你们mcmc只考虑用r做的吗？ |
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a******e
发帖数: 119 | 8 在写一个R function。打算对20k个subject分别做MCMC，MCMC做5000个iterations。也
就是说我要run 20k 个 loop, 每个loop都要做5k个iterations。目前大概需要运行几
个小时。有人建议我用apply instead of for loop，说这样可以大大加快运行速度。
这靠谱么？
有没有其他的建议可以加快运行速度的？多谢！ |
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h***i
发帖数: 3844 | 9 mcmc 是rwducible的
这个明显是sequential的 不可能直接用mcmc来搞嘛 |
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f*********2
发帖数: 48 | 10 老大，做ML的这些都是入门要求，您所提到的这些俺都能手推。
还能顺着 Fisher information 侃一点 information geometry；吹吹 MCMC 的几个经
典算法，包括 reversible jump MCMC；大谈主观贝叶斯和客观贝叶斯，以及和频率派
的那些恩恩怨怨；解常微方程不敢，聊一聊它的定性与稳定性理论，像 Lyapunov的几
个定理还是可以的；耍矩阵是一方面，另外还懂点张量分析；微分几何和微分拓扑都学
过，捡捡还能继续；从 Newton 法、梯度下降法、Lagrange 乘子法（包括对偶问题、
二次规划）到 Levenberg-Marquardt 法、BFGS 法等非线性最优化算法都能手推。
以我个人的经验，懂这些有个屁用！
手推更是变态！！又不是作发考题。就是当教书匠，大牛 Ng 讲课还拿着稿呢。
所以，我尊重你的学识，鄙视你的几乎致人内伤的考题！！！
老子花了很长时间总结失败的面试，基本与智商无关。最关键的是情商，得会幽默着侃
晕你的考官，得有一个阳光健康的外型。
至于工业界里的数学，计算机系或物理系本科的就够了。我们组的一个白人老油条，虽
... 阅读全帖 |
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f*********2
发帖数: 48 | 11 老大，做ML的这些都是入门要求，您所提到的这些俺都能手推。
还能顺着 Fisher information 侃一点 information geometry；吹吹 MCMC 的几个经
典算法，包括 reversible jump MCMC；大谈主观贝叶斯和客观贝叶斯，以及和频率派
的那些恩恩怨怨；解常微方程不敢，聊一聊它的定性与稳定性理论，像 Lyapunov的几
个定理还是可以的；耍矩阵是一方面，另外还懂点张量分析；微分几何和微分拓扑都学
过，捡捡还能继续；从 Newton 法、梯度下降法、Lagrange 乘子法（包括对偶问题、
二次规划）到 Levenberg-Marquardt 法、BFGS 法等非线性最优化算法都能手推。
以我个人的经验，懂这些有个屁用！
手推更是变态！！又不是作发考题。就是当教书匠，大牛 Ng 讲课还拿着稿呢。
所以，我尊重你的学识，鄙视你的几乎致人内伤的考题！！！
老子花了很长时间总结失败的面试，基本与智商无关。最关键的是情商，得会幽默着侃
晕你的考官，得有一个阳光健康的外型。
至于工业界里的数学，计算机系或物理系本科的就够了。我们组的一个白人老油条，虽
... 阅读全帖 |
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C****a
发帖数: 6593 | 12 别yy这个了
哪里都有笨的，哪里都有聪明的
上一门计算机课，mcmc配上Bayesian tree，头都他妈的炸了，小白ta娓娓道来，说得
又简单又明白。灵感来了问了几个问题，人家想都没想，一边写一边推导就给解决了，
还说这个问题问得有点意思，要整理一下加到明年的homeworkset里边去。
白人聪明的有的是 |
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x*****8
发帖数: 10683 | 13 我认为1到69出现的机会不是均等的。
E（X)=35
历史上35出现的机会应该是很高的。
准备把以前弄不明白的MCMC捡起来，然后先在自家超级电脑上模拟几个星期，再挑号码
。 |
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m**i
发帖数: 9848 | 14 你歇歇吧，现在算概率分布就是numerical integration,MCMC， Metropolis-Hastings
algorithm
最后写到程序里就是一大坨矩阵运算。 |
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f**********d
发帖数: 4960 | 15 ai还用中文聊天
alphago有一两个清华的
他们那个高效mcmc算法的论文就发在icml2014上
如果没猜错的话 那个至少是他们技术突破的一个重要部分
当年那篇文章我也去听了 我的paper也做了报告
不过我不想在ml里混了 工程的论文垃圾太多 |
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d********m
发帖数: 3662 | 16 你们在运行了一圈MCMC后，找到global IQ minimum了吗？ |
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d********m
发帖数: 3662 | 18 MCMC就不就是个sampling，和初值啥关系？ |
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d********m
发帖数: 3662 | 19 就是，比如，mcmc如火如荼，但是其收敛性质连个门都没入 |
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d********m
发帖数: 3662 | 20 不能这么说
现在的mcmc加上算力，已经基本解决了missing data分布的问题
关键还是看谁来用 |
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o****o
发帖数: 8077 | 21 速度随处理器数目线性增长的算法或者项目不多吧，MCMC算一个。
大多数科学计算效率衰减都很厉害 |
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s*******n
发帖数: 1474 | 22 社会科学，code?
我是不是土了，难道现在搞社会科学都要做simulation
优化解，MCMC啥的？ |
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C******n
发帖数: 284 | 24 Take a look at Goldstein and Browne's work on cross-classified and multiple
membership model, for example:
Browne, William and Harvey Goldstein. 2010. "MCMC Sampling for a Multilevel
Model With Nonindependent Residuals Within and Between Cluster Units."
Journal of Educational and Behavioral Statistics 35:453-473.
rate. |
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s******n
发帖数: 226 | 25 近似的话，sampling就好了，MCMC应该可以？ |
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m**********r
发帖数: 122 | 26 But MCMC can be very slow. |
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g**********t
发帖数: 475 | 27 PhD到高年级了，要考虑毕业找工作的事情了。以前一直打算在学术界混，不过这年头
学术界太难找到faculty位置了，我们实验室我导师欣赏的u一个博士后，就因为英语不
好（法国人，有很重的口音），面试n个学校都没有拿到offer，黯然去英国做资深博士
后了。我老英语比他只差不好，实在很难在这边找到教职。原本打算回国做青教的，但
是女朋友喜欢国外，不想回国，所以还得考虑在这边找工作。个人有一定的编程底子，
也比较喜欢编程。本科生物背景，有6年perl编程经验，三年C++编程经验，入门级R/
MySQL经验（最近用的太少，忘的差不多了），做的都是bioinformatics相关的学术项
目。现在做的东西比较偏统计模型，熟悉基本的统计模型，用C++写过较复杂的MCMC程
序。比较想做模型/程序的开发，不太想捣鼓几个pipelines做纯粹的bioinformatics数
据分析。
现在越来越觉得还是编程和统计模型比较有意思，生物的东西除了有模型的都不大想看
了。觉得以后找工作可以有以下几个选择：
1）找bioinformatics公司。对工业界比较不太了解，只知道几个著名的公司，比如
gene... 阅读全帖 |
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t******g
发帖数: 2253 | 28 上周五第一次onsite，波士顿附近的小公司。刚收到信通知我说，他们决定还是不要我
，特此自我反省也分享下经验吧:-)
背景：Statistics Ph.D.，之前在另外一个小公司做过一个暑假实习，总体来说背景不
算特别强，但也还不错。
之前那家公司就跟我说让我准备半个小时到一个小时左右的presentation，没有告诉我
当天其他安排，我也第一次onsite，对于onsite具体流程不太熟悉，所以准备的确有点
不充分。onsite前主要就准备了下presentation的内容，也基本上是基于自己research
。这家公司是做marketing analytics的小公司，用些统计中Bayesian的方法。我
onsite前看了篇关于Bayesian方法在marketing中应用的introductory paper，也稍微
复习了下MCMC和Gibbs sampling。除去这些，我也没做其他方面的准备。
onsite当天，主要就是跟不同的人聊天，对方会根据你的简历也会基于他现在的工作问
些问题考察你的知识的背景。跟最后一个人聊天之前给了个presentation。我觉得我总
体... 阅读全帖 |
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c*****9
发帖数: 4247 | 30 我记得 什么 MCMC 不就是 做采样 用简单的分布 模拟复杂的分布吗？ |
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q********y
发帖数: 66 | 31 因为心脏总是莫名其妙的跳得很快，去年8月份经朋友介绍去一家大医院C看医生S（他
是中国人）。在做了血检和心脏的Holter monitor之后，医生S便说要做CT才能确诊病
因。
起先我自己并不愿意做这个CT， 可S执意要我做，并说不做CT的话他不能给我任何的后
续诊疗。由于医生S是我朋友的朋友，且他在cardiology算是比较有名医生， 医院C也
是一家大医院且是In network，所以就在他医院做了CT。
后面噩梦就来了。
医院C给我的保险公司（Blue Cross Blue Shield)为这次CT寄了$3547的帐单。可保险
公司认为这个CT is not medical necessity thus is not covered by my plan. 这意
味着保险公司不会支付一分钱给医院。
如果保险cover的话，这样的CT检查保险公司跟医院的协议价应该是$1000左右，按照我
的plan，保险公司付$800, 我自己最多只要付$200. 可现在保险公司说不cover，医院
就把送给保险公司的总额$3547的帐单送给了我。
接下来的几个月里，我给医院和保险公司打过无数... 阅读全帖 |
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v******y
发帖数: 4134 | 32 中国留学生加拿大斗殴致死，女主在新加坡就有先例
2017-02-12
魂断加拿大
前几天，加拿大两位留学生斗殴致一人死亡的事件震惊了整个留学生圈子。
2月7日晚上有两名中国留学生在多伦多街头发生争吵，升级为肢体冲突，最后一人重伤
不治身亡。
加拿大警方发布通告，两名中国学生分别是19岁的Haozhi Wang 以及Boqiao Fan。知情
人很快披露，如此年纪轻轻却爆发死亡斗殴，原因居然是因为一名“红颜祸水” Kiki。
在案情细节被披露之后，更多与当事人相关的细节被身边的熟人披露出来。
动手打死人的Kay（范博桥）是Kiki（谭佳琪）的现男友，练过泰拳，可以说激怒之下
将人打死有其身体优势。
死者Max（王浩志）则是Kiki的前男友，是1米92的长腿花美男，朋友圈和微博最后一条
都是讲述和Kiki（曾经）的恩爱。
死者Max与打人的Kay就读于同一所高中，据爆料当晚Kiki教唆Kay先和Max打了一次。之
后Kiki还不满意，又让Kay上楼殴打死者，还告诉Kay另一条上楼的捷径，最终他在街头
失手将Max打死。
▲（最终出事地点）
有不少人指出，Kiki私生活混乱，个人社交媒体主页... 阅读全帖 |
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v******y
发帖数: 4134 | 33 中国留学生加拿大斗殴致死，女主在新加坡就有先例
2017-02-12
魂断加拿大
前几天，加拿大两位留学生斗殴致一人死亡的事件震惊了整个留学生圈子。
2月7日晚上有两名中国留学生在多伦多街头发生争吵，升级为肢体冲突，最后一人重伤
不治身亡。
加拿大警方发布通告，两名中国学生分别是19岁的Haozhi Wang 以及Boqiao Fan。知情
人很快披露，如此年纪轻轻却爆发死亡斗殴，原因居然是因为一名“红颜祸水” Kiki。
在案情细节被披露之后，更多与当事人相关的细节被身边的熟人披露出来。
动手打死人的Kay（范博桥）是Kiki（谭佳琪）的现男友，练过泰拳，可以说激怒之下
将人打死有其身体优势。
死者Max（王浩志）则是Kiki的前男友，是1米92的长腿花美男，朋友圈和微博最后一条
都是讲述和Kiki（曾经）的恩爱。
死者Max与打人的Kay就读于同一所高中，据爆料当晚Kiki教唆Kay先和Max打了一次。之
后Kiki还不满意，又让Kay上楼殴打死者，还告诉Kay另一条上楼的捷径，最终他在街头
失手将Max打死。
▲（最终出事地点）
有不少人指出，Kiki私生活混乱，个人社交媒体主页... 阅读全帖 |
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s*********k
发帖数: 1989 | 34 50%.
Intuition, yes or no.
MCMC, 50%. |
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s*****n
发帖数: 3416 | 35 good,
teach me how to do MCMC simulation in matlab |
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c******s
发帖数: 18 | 36 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: critmass (80), 信区: Statistics
标 题: 招人
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Dec 17 22:49:45 2012, 美东)
Cincinnati, OH。R熟练。RODBC熟练。至少会mixed effect modeling和MCMC,会其它
machine learning那方面的models更好 |
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c******s
发帖数: 18 | 37 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: critmass (80), 信区: Statistics
标 题: 招人，贴被钻风删了，再来一次
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jan 10 22:26:42 2013, 美东)
没空去研究钻风的和谐器。只好贴原来不详细的内容
Cincinnati, OH。R熟练。至少会generalized mixed effect modeling和
MCMC,会其它machine learning那方面的models更好 |
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x*****8
发帖数: 10683 | 38 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: xiaxie8 (我爱高雅拉), 信区: Military
标 题: 准备复习统计买Powerball
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jan 10 01:06:30 2016, 美东)
我认为1到69出现的机会不是均等的。
E（X)=35
历史上35出现的机会应该是很高的。
准备把以前弄不明白的MCMC捡起来，然后先在自家超级电脑上模拟几个星期，再挑号码
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x*****8
发帖数: 10683 | 39 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: xiaxie8 (我爱高雅拉), 信区: Military
标 题: 准备复习统计买Powerball
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jan 10 01:06:30 2016, 美东)
我认为1到69出现的机会不是均等的。
E（X)=35
历史上35出现的机会应该是很高的。
准备把以前弄不明白的MCMC捡起来，然后先在自家超级电脑上模拟几个星期，再挑号码
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m******t
发帖数: 1171 | 40 saddle很有可能的。
还有就是MCMC遇到大坑跳不出来。 |
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g********r
发帖数: 8017 | 43 这东西要看路的形状，优化起来很困难。要是搁北京，用曼哈顿距离就行了，还好算。
美国的路弯弯绕饶的。不能简单的什么least squares吧。估计要MCMC了。 |
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p*****i
发帖数: 2019 | 44 我有朋友喜欢经济学
他跟我讲他不看数学，就看conceptual的东西，比如新制度经济学
我当时不知道是什么东西
我以为经济学就是regression，就是MCMC，就是各种数理模型
因为在咱们理工科wsn的世界里，一样东西不能被数理模型所描述，基本就是瞎忽悠
但后来从人民币升值这事情，我发现制度，对经济的影响远远大于数理模型
例如国家一个小小的规定，可以把国家经济改头换面
错。 |
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g**********t
发帖数: 475 | 45 学术男+宅男+愤青的完美组合要不要考虑一下，愿就如下内容进行精神交流：
Computer science (programming + algorithm)
Statistical modelling (Classical，Bayesian，MCMC ...)
Biology (every branch)
Physics (statistical physics)
TV game
Animation
Philosophy (西方，非马列主义)
History (中国 + 西方)
武器装备
东北亚局势
台湾问题
... |
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j**********e
发帖数: 1615 | 46 google了一哈是传说中的mcmc?
膜拜教主
统计盲电脑盲 飘过 |
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h******e
发帖数: 468 | 48 作computer vision/pattern recognition的研究有时会用 Probabilistic framework,
例如 Bayesian framework, MCMC。
请问大家都怎么实现， 网上有没有可下载的code?
请大家指点, 谢谢!!! |
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