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MH算法的matlab实现

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  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Matlab matlab 算法 实现 MH

资 源 简 介

应用背景通过Metropolis-Hasting算法,用最基本的均匀等概分部实现任意的随机变量的概率分布的样本,随着实验次数的增多,样本点的分布就能越来越趋近于真实的随机变量分布。关键技术 1)选择一个不可约MC转移矩阵Q(i,j) = Pr(i->j),;随机选取初始状态; 2)let n = 1, X[n] = k; 3)生成随机数X,such that P(X = j) = q(X[n], j); 4)如果U<(b(X)q(X,X[N]))/(b(X[n]q(X[n],X)), 则选择 NS = X,否则选择 NS = X[n]; 5)n = n + 1, X[n] = NS; 6)go to 3)

文 件 列 表

MCMC_MH.m
mvdnorm.m

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