【最新】R语言马尔科夫链蒙特卡洛MCMC分析报告 附代码数据
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R语言马尔科夫链蒙特卡洛MCMC简介
MCMC采样器
方法1：逆累积分布函数
∙Aim: we want to simulate from F F, a (cumulative) distribution function.
∙Ingredients :
目标：我们想要从FF中模拟一个（累积）分布函数。
成分：
1.累积分布函数FF的倒数F-1F-1，又名分位数函数。
2.从统一（0,1）分布产生随机数，这是（0,1）（0,1）上的随机数。
想法：如果我们在（0,1）（0,1）上生成数字uiui，那么变换的数字F-1（ui）F-1（ui）根据FF分配。这是一个被称为“概率积分变换”的理论结果，抽样方法被称为“逆变换抽样”。
下面的R代码包含一个关于使用这种方法从N（0,1）中产生10,000万个数字的R。