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MH抽样的实现(Bayesian,winbugs)
楼主
jqsn89
4325
1
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2016-12-01
使用winbugs做贝叶斯估计时,如果参数的后验分布已知,则可直接抽样(gibbs)。如果参数的后验分布不服从常见的分布,则可用MH抽样实现。请问,winbugs可实现MH抽样吗?
或者还是自己编程,不断迭代?
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全部回复
沙发
hzcmaster
2016-12-2 10:48:40
winbugs的主要功能就是对不常见的或复杂的后验分布进行抽样,算法核心就是MH抽样算法,建议如果参数较多的话,使用winbugs来抽样。
自己编程也是可以的,网上就有random-walk MH算法步骤,给一个初始估计点,然后一步步循环迭代,产生M个样本,取平均就是后验期望估计。
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