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文档简介

MCMC方法及WinBUGS介绍 一 贝叶斯统计的框架分析 困难 后验分布是复杂的 高维的分布解决方法 马尔可夫链蒙特卡罗 MCMC 方法 后验分布先验信息似然函数 目前 MCMC已经成为一种处理复杂统计问题的特别流行的工具 尤其在经常需要复杂的高维积分运算的贝叶斯分析领域更是如此 在那里 高维积分运算主要是用来求取普通方法无法得到的后验分布密度 如果合理的定义和实施 MCMC总能得到一条或几条收敛的马尔可夫链 该马尔可夫链的极限分布就是所需的后验分布 二 MCMC方法 一 预备知识 二 MCMC方法 二 MCMC方法 积分迭代 二 基本思想 二 MCMC方法 三 常用MCMC算法Gibbs抽样 二 MCMC方法 二 MCMC方法 二 MCMC方法 Metropolis Hastings抽样 二 MCMC方法 二 MCMC方法 二 MCMC方法 二 MCMC方法 方法一 产生多条马尔可夫链 观察历史迭代图 对多个初值产生多个马尔科夫链 三 MCMC方法的收敛性诊断 不收敛 收敛 方法二 观察遍历均值 在得到的链中每隔一段距离计算参数的遍历均值 当这样算得的均值稳定后 可认为抽样收敛 收敛 不收敛 方法三 方差比收敛性诊断 收敛 不收敛 四 WinBUGS软件包 具体应用WinBUGS进行数值仿真时 仿真过程可以分为以下五个步骤 1 程序的编写 2 程序的执行 3 参数的监控 4 模型的迭代 5 显示后验参数仿真数值 四 WinBUGS软件包 四 WinBUGS软件包 四 WinBUGS软件包 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS的具体例子 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS具体例子 五 WinBUGS具体例子 我们研究不同的光照度对棉铃虫蛾活动的影响 六 MCMC在logsitic回归中的应用 引入哑变量 其中建立模型 M1 代表在光照度下的回归系数取的先验是无信息先验 六 MCMC在logsitic回归中的应用 产生两条链 先预迭代1000次 再迭代10000次 丢弃前1000次 进行收敛性诊断 六 MCMC在logsitic回归中的应用 六 MCMC在logsitic回归中的应用 六 MCMC在logsitic回归中的应用 六 MCMC在logsitic回归中的应用 六 MCMC在
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