Markov-Chain-Montecarlo
Metropolis-Hastings 的錄取率 >` 0.5
在老化結束後,為什麼可能使 Metropolis-Hastings 接受率接近 1(例如,在探索具有過小的 SD 的正態建議分佈的單峰分佈時)?我在我自己的 MCMC 鏈中看到它,但我不明白它的意義。在我看來,達到頂峰接受率應該穩定在小於 0.5 的值附近。
接受率很大程度上取決於提案分佈。如果它的方差很小,則當前點與提案之間的概率之比必然總是接近 1,從而具有很高的接受機會。這只是因為我們通常使用的目標概率密度是小尺度的局部 Lipschitz(一種平滑),因此兩個附近點的概率是相似的(非正式地)。
如果您當前的樣本接近 MAP 值,則提案的接受概率將小於 1,但仍可能非常接近 1。
附帶說明一下,標準做法是調整提案分佈以達到 0.2-0.25 的接受率。有關此問題的討論,請參見此處。