MC, MCMC, Gibbs采样 原理&实现（in R）

最新推荐文章于 2022-11-21 16:16:02 发布
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分类专栏： MATLAB深入理解高级教程（附源码）
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/35987097
本文介绍了Monte Carlo (MC)，Markov Chain (MC)和Markov Chain Monte Carlo (MCMC)的基本原理，并通过R语言展示了马尔科夫链、随机游走的实现，以及M-H算法和Gibbs采样的具体步骤。内容包括随机抽样、马尔科夫链的构建、随机游走模拟以及MCMC中的M-H算法和Gibbs采样的应用。

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本文用讲一下指定分布的随机抽样方法：MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理，并用R语言实现了几个例子：

1. Markov Chain （马尔科夫链）

2. Random Walk（随机游走）

3. MCMC具体方法：

     3.1 M-H法

     3.2 Gibbs采样 


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scott198512的博客
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介绍MC、MCMC及吉布斯采样方法原理
Gibbs抽样实验：使用R语言实现
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本文使用R语言实现了Gibbs抽样算法，并通过一个示例演示了其应用。Gibbs抽样是一种基于条件概率的抽样方法，可用于从联合概率分布中生成样本。然后，通过迭代抽样的过程，我们使用rnorm函数从给定的正态分布中抽取新的x和y值，并将其存储在samples中。在本文中，我们将使用R语言实现Gibbs抽样算法，并通过一个简单的示例来说明其原理和应用。它通过在给定其他变量的条件下，从联合概率分布中抽取一个变量的值，然后逐步迭代更新其他变量的值，从而逼近联合概率分布。我们可以使用Gibbs抽样算法来实现。
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