Matlab: Metropolis-Hastings算法的实现分布采样

于 2022-09-19 21:32:41 发布
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分类专栏： matlab基础编程及常用案列实战 文章标签： matlab 算法 开发语言
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本文介绍了使用Matlab实现Metropolis-Hastings算法进行分布函数采样的详细步骤，包括构造建议分布、产生初始点、迭代过程等。通过一个实例展示了在x=0.5处抽样分布的模拟，结果显示采样效果接近目标分布，验证了算法的有效性。建议在生成候选点时考虑使用正态分布。

关于 Metropolis-Hastings实现对分布函数进行采样的算法步骤如下：

1. 构造合适的建议分布  q(\cdot |\theta ^{(t)});

2. 从某个分布g中产生\theta ^{(0)}  (一般来说此值是直接设定)；

3. 重复下面过程，直至达到平稳状态（该平稳通常是指其通过分布函数抽样的结果在初始设置的采样点周围波动，波动要求不能过大）；

（1）从q(\cdot |\theta ^{(t)})中产生候选点\theta ^{​{}'}；

（2）从均匀分布U(0,1)中产生U；

（3）判断：若

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