[MCMC] Add diagnostics and a potential sequal
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 48/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず、既存のMCMC講義と、そこにあるJAX samplerの例を見つけます。提案スケールと相関のある事後分布が現在どのように説明されているかを確認し、そのうえで、要求されているトレースプロット、自己相関プロット、等高線、チェーンの軌跡をどのように組み合わせるかを判断します。診断用の資料が追加され、MALA、HMC/NUTS、numpyroに関する今後の続編の範囲が明確に定められれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
These are summerized from a discussion with @jstac:
Some minor suggestions that we could add to the lecture on how to diagnose MCMC and where the Metropolis–Hastings algorithm may not perform well:
- Add trace plots for the JAX sampler under different proposal scales.
- Add autocorrelation plots for the same chains.
- Add a 2D correlated posterior example with contours and the chain trajectory overlaid.
- Use the 2D example to illustrate where random-walk Metropolis struggles in finite samples.
In the sequel, we could:
- Study how these issues motivate MALA and HMC/NUTS.
- Connect these algorithms to what is used in
numpyro.
- 主要言語
- TeX
- スター
- 37
- フォーク
- 26
- 平均マージ
- 2日 17時間
- マージ済み PR（30日）
- 2
環境構築
このプロジェクトの環境構築ファイルはまだ確認していません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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