Diplomová práce

Aktuálne prístupy k testovaniu konvergencie MCMC vzorkovačov

Contemporary trends in MCMC samplers convergence testing

Bc. Samuel Hupka
Anotace

Cieľom diplomovej práce „Aktuálne prístupy k testovaniu konvergencie MCMC vzorkovačov“ je preskúmať v súčasnosti dostupné a využívané metódy pre detekciu konvergencie Markov Chain Monte Carlo vzorkovačov a identifikovať potenciálne limity ich použiteľnosti. Práca pozostáva z teoretickej a praktickej časti. V rámci teoretickej časti sú podrobne vymedzené jednotlivé konvergenčné diagnostiky a taktiež …více

Abstract

The objective of the master thesis “Contemporary trends in MCMC samplers convergence testing” is to analyze the currently available and applied methods for convergence detection of Markov Chain Monte Carlo samplers and to identify the potential limits of their applicability. The thesis consists of the theoretical and practical part. The theoretical part contains a thorough definition of the selected …více

Klíčová slova
konvergencia MCMC vzorkovače posteriórne rozdelenie konvergenčné metódy simulácia convergence MCMC samplers posterior distribution convergence assessment methods simulation
Zadání práce

Cílem práce je vyhodnotit kvalitu alternativních konvergenčních diagnostik MCMC vzorkovačů. Vyhodnocení kvality bude zkoumáno zejména s ohledem na jejich spolehlivost diagnostikovat reprezentativní posteriorní rozdělení a podmínky, za jakých je této spolehlivosti možné dosáhnout. Mezi tyto podmínky lze zahrnout typ použitého vzorkovače, charakteristika identifikovaného modelu, počet generovaných vzorků apod. Postup práce bude rámcově následující:

1. Představení aktuálních přístupů k testování konvergence MCMC řetězců.

2. Popis simulovaných modelů a použitých vzorkovačů.

3. Popis metodologie simulací a vyhodnocování spolehlivosti konvergence.

4. Vyhodnocení dosažených výsledků a jejich diskuze.

Administrativní informace
Práce zkontrolována:
14. 5. 2019 13:40, doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D., učo 22939
Plný text práce
4,2 MB / soubor PDF
Přílohy (2)
Jazyk práce
slovenština slovenština
Termín obhajoby
13. 6. 2019
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D., učo 22939
KE ESF MU

Oponent

Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D., učo 357467
KE ESF MU

Literatura

  • ZELLNER, Arnold. An introduction to Bayesian inference in econometrics. New York: John Wiley & Sons, 1971, xv, 431 s. ISBN 0-471-98165-6.
  • GELMAN, Andrew. Bayesian data analysis. 2nd ed. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2004, xxv, 668. ISBN 158488388X.
  • LANCASTER, Tony. An introduction to modern Bayesian econometrics. 1st ed. Malden: Blackwell, 2004, xiv, 401. ISBN 9781405117203.
  • KOOP, Gary; Dale J. POIRIER a Justin L. TOBIAS. Bayesian econometric methods. 1st ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2007, xxi, 357. ISBN 9780521855716.
  • KOOP, Gary. Bayesian econometrics. Chichester: Wiley, 2003, xi, 359. ISBN 0470845678.
  • JACKMAN, Simon. Bayesian analysis for the social sciences. 1st ed. Chichester: Wiley, 2009, xxxiv, 564. ISBN 9780470011546.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Ekonomicko-správní fakulta
Studijní program
Kvantitativní metody v ekonomice
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.