Distribuição da proposta da matriz de covariância

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Em uma implementação do MCMC de modelos hierárquicos, com efeitos aleatórios normais e um Wishart anterior para sua matriz de covariância, a amostragem de Gibbs é normalmente usada.

No entanto, se alterarmos a distribuição dos efeitos aleatórios (por exemplo, para Student-t ou outro), a conjugação será perdida. Nesse caso, qual seria uma distribuição de proposta adequada (ou seja, facilmente sintonizável) para a matriz de covariância dos efeitos aleatórios em um algoritmo Metropolis-Hastings, e qual deveria ser a taxa de aceitação desejada, novamente 0,244?

Agradecemos antecipadamente por quaisquer ponteiros.

mcmc hierarchical-bayesian metropolis-hastings Toka Stall
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Bem, se você está procurando "por qualquer ponteiro" ...

A distribuição Wishart (escalada) (inversa) é frequentemente usada porque é conjugada à função de probabilidade multivariada e, portanto, simplifica a amostragem de Gibbs.

Em Stan , que usa amostragem Hamiltoniana de Monte Carlo, não há restrições para os priores multivariados. A abordagem recomendada é a estratégia de separação sugerida por Barnard, McCulloch e Meng : onde é um vetor de std devs e é uma matriz de correlação.

Σ = diag_matrix (σ) Ω diag_matrix (σ)

$\Sigma=\text{diag_matrix}(\sigma)\;\Omega\;\text{diag_matrix}(\sigma)$

σ

$\sigma$

Ω

$\Omega$

Os componentes do podem ser dado qualquer prévia razoável. Quanto a , o anterior recomendado é que "LKJ" significa Lewandowski, Kurowicka e Joe . À medida que aumenta, o prior concentra-se cada vez mais em torno da matriz de correlação unitária, em a distribuição de correlação LKJ se reduz à distribuição de identidade sobre matrizes de correlação. O LKJ anterior pode assim ser usado para controlar a quantidade esperada de correlação entre os parâmetros. $\sigma$ $\Omega$

Ω \sim LKJcorr (ν)

$\Omega\sim\text{LKJcorr}(\nu)$

ν

$\nu$

ν = 1

$\nu=1$

No entanto, eu ainda não tentei distribuições não normais de efeitos aleatórios, por isso espero não ter esquecido o ponto ;-)

Sergio
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Essa resposta fala sobre o prior, o OP pergunta sobre a proposta ... Esses priors ajudam de alguma forma com a taxa de aceitação?

Um velho no mar.

@ Sycorax E a proposta que o OP pediu? o que ele deve usar e com quais parâmetros?

Um velho no mar.

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Pessoalmente, uso as propostas de Wishart. Por exemplo, se eu quiser uma proposta torno de , eu uso: onde é um número grande, como 1000. Com Nesse truque, você receberá e poderá ajustar a variação com . Se não me engano, a proporção de propostas para matrizes tem uma forma fechada: $\Sigma^*$ $\Sigma$

Σ^{*} \sim W (Σ / a, a),

$\Sigma^* \sim \mathcal{W}(\Sigma/a,a),$

a

$a$

E [Σ^{*}] = Σ

$E[\Sigma^*]=\Sigma$

a

$a$

(p \times p)

$(p\times p)$

\frac{q (Σ \to Σ^{*})}{q (Σ^{*} \to Σ)} = {(\frac{| Σ^{*} |}{| Σ |})}^{a - (p - 1) / 2} \cdot e^{[t r ({Σ^{*}}^{- 1} Σ) - t r (Σ^{- 1} Σ^{*})] \cdot a / 2}

$\frac{q(\Sigma\to\Sigma^*)}{q(\Sigma^*\to\Sigma)} = \left(\frac{|\Sigma^*|}{|\Sigma|}\right)^{a-(p-1)/2} \cdot e^{[tr({\Sigma^*}^{-1}\Sigma)-tr({\Sigma}^{-1}\Sigma^*)] \cdot a/2}$

RemiDav
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É sabido que, se você usar distribuições não gaussianas, a conjugação do modelo será perdida, consulte:

http://www.utstat.toronto.edu/wordpress/WSFiles/technicalreports/0610.pdf

Em seguida, você precisa usar outros métodos do MCMC, como Metropolis na amostra de Gibbs ou alguma versão adaptável dela. Felizmente, há um pacote R para fazer isso:

http://cran.r-project.org/web/packages/spBayes/index.html

A taxa de aceitação recomendada é de 0,44 , mas, é claro, existem algumas suposições por trás desse número, da mesma forma que no caso dos 0,244.

Você é THE Dimitris Rizopoulos?

Teco
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@DimitrisRizopoulos A metrópole adaptativa entre Gibbs que mencionei usa uma mistura finita de distribuições gaussianas como distribuição de proposta (conforme declarado no relatório técnico que publiquei). Se você usa o Metropolis hardcore, está solicitando uma resposta para a "pergunta do milhão de dólares", para a qual não há solução geral. Normalmente você tem que jogar com diferentes propostas e diferentes taxas de aceitação. Livro muito bom, a propósito.

Teco

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Qualquer proposta pode ser usada se você definir seu log-posterior corretamente. Você só precisa usar alguns truques para implementá-lo e definir adequadamente o suporte do seu posterior, consulte:

Como encontrar o suporte da distribuição posterior para aplicar o algoritmo Metropolis-Hastings MCMC?

Existem muitos exemplos em que uma proposta gaussiana pode ser usada para posteriores truncados. Este é apenas um truque de implementação. Novamente, você está fazendo uma pergunta sem solução geral. Algumas propostas ainda têm desempenho diferente para o mesmo modelo e conjuntos de dados diferentes.

Boa sorte.

Meth
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Bem, considerando que a matriz de covariância precisa ser definida positivamente, não me parece lógico usar qualquer distribuição de proposta. As matrizes propostas precisam ser definidas positivamente. Uma opção seria ter como proposta o condicional posterior de Wishart usado na amostragem de Gibbs, no entanto, isso não pareceu funcionar particularmente bem quando assumi o t-student pelos efeitos aleatórios. Daí a minha pergunta, existem outros tipos de propostas para matrizes de covariância?

Toka Stall

Distribuição da proposta da matriz de covariância

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