bayesian - 如何测试错误模型的收敛性？

Question

我想用命令 plot() 来解释 bug 模型中的收敛。输出示例如下图所示

我不确定我能不能很好地阅读这个输出，谢谢大家:)

Answer 1

不幸的是，您似乎无法从您显示的图中确认收敛（编辑：至少有一些信息，见下文）。图的左侧只是一个毛毛虫图，它实际上只显示了每个参数分布的 95% 区间。

评估收敛是一个更加细致入微的过程，因为有多种方法可以确定您的模型是否已经收敛。您需要确定的是，您的模型已经适当地探索了每个参数的参数空间（通过跟踪图、库traceplot中的函数）、链方差之间和链内的方差（库中coda的 gelman-rubin 诊断）以及自动链中的相关性（in ）。其他人建议使用多种其他措施来评估您的模型是否已经收敛，并且查看包的其余部分将说明这一点。gelman.diagcodaautocorr.plotcodacoda

我强烈建议您阅读他们的用户手册中的 WINBUGS 教程（链接到 pdf），它有一个部分用于检查模型收敛性。您要确保跟踪图混合良好（查看教程以了解这意味着什么），您的 Gelman Rubin 诊断对于每个参数小于 1.10（一般规则），并且您的链不太相关（这将减少链中的有效样本量）。

祝你好运，并阅读有关该主题的内容，如果您对贝叶斯推理感兴趣，它将大大受益！

编辑

正如@jacobsocolar 指出的那样，我完全错过了，这个问题中可用的图至少有一些信息表明模型确实收敛了。我没有看到左侧图右侧的 R-hat 图。如果模型确实收敛，则每个参数的这些值应小于 1.1。目测上面的图确实暗示了模型收敛，但是这会更容易看出图上的 1.1 标记处是否有一条垂直线，而实际上没有。

Answer 2

您的输出数字确实足以（开始）评估收敛性，与 M_Fidino 的答案相反。在毛毛虫图旁边，有一个“r-hat”值图。这些是 Gelman-Rubin 统计量——链间方差与链内方差的比率，它们都 < 1.10 这是一个令人鼓舞的第一个迹象，表明模型已经收敛，假设初始值被选择得很好过度分散。否则，我同意 M_Fidino 回答中的所有内容。