Metropolis法和Metropolis-Hastings法有什么区别吗?各自的优点是什么呢...

发布网友 发布时间：2022-04-23 09:24

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热心网友 时间：2022-07-03 02:36

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19664 

MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。

蒙特卡洛

马尔可夫链

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*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 <- canvec[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/bvec[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 = nif(a, min=0, max=10, log = T)bprior = dnorm(b, sd = 2, log = T)sdprior = nif(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 。

上面定义的后验。

从随机参数值开始

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

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

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(plicated(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)Resials: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 ??1Resial 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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热心网友 时间：2022-07-03 03:54

Metropolis-Hastings算法理解（链接参考：随机过程--Metropolis-Hastings算法）

1.接受率的意义

重点1，平时看到的概率密度函数的意义是 在X这个点上有多大概率出现一个事件 Y轴越高的代表出现的概率越高 这个大家都明白但是关键时候就忘了 所以一定得记住。

重点2，有一个Q分布叫做proposal distribution, 意思是我给你一个建议的分布，他非常要非常像要采样的分布P。这时候接受率就要起作用了，他要做的就是防止这个Proposal distribution走偏了，要指导着他往要采样的分布P走。例子，现在我采了一个点，现在要采下一个了，然后随便采了一个点，这时候就得看接受率了。如果接受率很低，就说明要采样的分布P这里本来就不会出现多少点，所以接受率就是你别采这里，这里在P上概率不高，你返回刚才的那个点再采一个。这次又采了一个点，这时候正好采的这个点接受率很高，然后就接受率就同意这个点了，然后再继续从这个点采。

重点3，接受率是一个分布，接受率概率越高的地方，采的点就会越多，最终采样出来的分布就跟要采样的分布很像。接受率在指导采样的进行。

2.MH里面等比例放大的意思

理解了接受率，下面就是想想为啥要等比例放大。主要就是为了加速采样。

重点1，有时候接受率会一直很小，这个意味着你随便采一个点，很可能就不接受，就是说你一直在做无用功。

重点2，既然接受率是个概率，那么他最大就是1了，那就让人工让他的最大值设为1，其他的取两次转移的比例。这样就能成倍放大采样的概率，比如你原来一个点的采样的时候的接受率是0.01，现在是0.1，这样效率就增加了10倍。这个东西就是区别MCMC和MH的最大的地方。

3.细致平稳分布其实是主要用来推出来接受率的，形象化的认识会比较麻烦，所以不要在上面花很多时间。（资料来源：Metropolis-Hastings算法理解）

Metropolis-Hastings 算法是较早出现且比较一般化的MCMC 方法，最初由 Metropolis 等人在 1953 年提出 之后由Hastings 对其加以推广 形成了，Metropolis-Hastings 方法。该方法的基本思路是：选择一转移函数68px和初始值25px，若第9px次迭代开始时的参数值为

33px，则第29px次迭代过程为：

从68px中抽取一个备选值15px，计算接受概率253px，以概率73px，置52px，以概93px

，置69px；重复i –iii 次，则可得后验样本101px。根据后验样本可计算后验分布的各阶矩，进行相应的统计推断。

Metropolis算法（参考Metropolis 采样算法）：是蒙特卡洛方法中最著名的算法，它的应用疆域包括统计物理、QCD、天体物理、物理化学、数学、计算生物等等，甚至是社会科学。1953年，Nicolas Metropolis连同Arianna W. Rosenbluth、 Marshall N. Rosenbluth 、Augusta H. Teller、 Edward Teller在《The Journal of Chemical Physics》上发表了一篇题为“Equations of State Calculations by Fast Computing Machines”的文章，提出了后来以Nicolas Metropolis的名字命名的算法。这篇文章至今已被引用了17 000多次。