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- Timestamp:
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Feb 1, 2011, 6:25:18 PM (15 years ago)
- Author:
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Víctor de Buen Remiro
- Comment:
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v16
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v17
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| 3 | 3 | |
| 4 | 4 | == Descripción del problema == |
| 5 | | Si tenemos que generar muestras que cumplan una serie de restricciones de desigualdad lineal |
| | 5 | Tenemos que generar una cadena de Markov de muestras que se distribuyan con cierta función de la |
| | 6 | que se conoce su log-densidad salvo una cosntante, a la par que cumplen un conjunto de restricciones |
| | 7 | de desigualdad lineal |
| 6 | 8 | |
| 7 | 9 | [[LatexEquation( A x \ge a \wedge x\in\mathbb{R}^{n} \wedge a\in\mathbb{R}^{r} \wedge A\in\mathbb{R}^{r\times n} )]] |
| 8 | 10 | |
| 9 | | caben dos posibilidades: |
| 10 | | 1. utilizar un generador de candidatos que cumpla las restricciones por construcción |
| 11 | | 1. usar uno libre y luego rechazar los candidatos no factibles. |
| | 11 | Lo único que deben cumplir las restricciones es que el politopo generado por ellas, o sea, |
| | 12 | el conjunto de puntos que las cumplen, tenga medida no nula en [[LatexEquation( \mathbb{R}^{n} )]], |
| | 13 | para que tengan sentido los algoritmos que se van a plantear. La matriz [[LatexEquation(A)]] puede |
| | 14 | ser singular o tener cualquier forma con tal cumpla esa condición. En particular puede haber |
| | 15 | restricciones no activas, es decir, que se pueden quitar sin que cambie en absoluto la forma del |
| | 16 | politopo generado por las restricciones. |
| | 17 | |
| | 18 | Nos caben dos posibilidades a la hora de diseñar el generador de candidatos: |
| | 19 | 1. utilizar un generador de candidatos que cumpla las restricciones por construcción. |
| | 20 | 1. usar un generador no restringido y luego rechazar los candidatos no factibles. |
| 12 | 21 | |
| 13 | | La ventaja de la segunda es que puede ser simétrico y evita el cálculo de la verosimilitud del |
| | 22 | La ventaja de la segunda es que el generador puede ser simétrico y evitarse el cálculo de la verosimilitud del |
| 14 | 23 | candidato, pero el problema es que puede ser que tarde mucho en encontrar uno factible si el punto |
| 15 | 24 | actual está demasiado cerca de la frontera, lo cual será muy habitual si el punto de máxima |
| 16 | 25 | verosimilitud se encuentra fuera del politopo definido por las anteriores inecuaciones. |
| 17 | 26 | |
| 18 | | En la siguiente figura se observa un caso en el que el punto máximo verosímil sin restricciones |
| | 27 | En la siguiente figura se observa un caso en el que el punto máximo-verosímil sin restricciones |
| 19 | 28 | (en verde) se encuentra fuera del politopo (en gris), por lo que el punto máximo-verosimil |
| 20 | 29 | restringido (en rojo) se encuentra en la frontera del politopo. Las elipses verdes son líneas |
| … |
… |
|
| 150 | 159 | aún a los vértices donde a veces podría concentrarse la verosimilitud. |
| 151 | 160 | |
| 152 | | El paseo aleatorio radial asimétrico tiene la ventaja de que puede acercarse mucho más a la frontera |
| 153 | | pero resulta mucho más caro de evaluar, pues puede precisar resolver hasta dos problemas de optimización |
| 154 | | univariante para cada generación y para cada evaluación de la log-densidad. |
| | 161 | El paseo aleatorio radial asimétrico tiene la ventaja de que puede acercarse mucho más a la frontera, |
| | 162 | de hecho puede simular puntos fronterizos, pero resulta mucho más caro de evaluar, pues puede precisar |
| | 163 | resolver hasta dos problemas de optimización univariante para cada generación y para cada evaluación de |
| | 164 | la log-densidad. |
| 155 | 165 | |
| 156 | 166 | Si dos métodos de generar cadenas de Markov cumplen la propiedad del |