R语言使用mcmc算法中的MH采样函数对ergm进行参数估计代码

以下是一个使用MH采样函数进行ergm参数估计的R语言代码示例：

library(ergm)

# 构造一个有向网络
set.seed(123)
net <- rgraph(10, directed = TRUE)

# 构造一个ergm模型
model <- ergm(net ~ edges + gwesp(0.1, fixed = TRUE))

# 定义MH采样函数
mh <- function(theta, delta, model) {
  # 计算当前theta下的log-likelihood
  curr_loglik <- ergm:::ergm_state$cache$loglik
  curr_loglik_val <- curr_loglik(theta, model$formula, model$terms, model$constraints)

  # 随机生成一个proposal
  proposal <- theta + delta * rnorm(length(theta))

  # 计算proposal下的log-likelihood
  proposal_loglik_val <- curr_loglik(proposal, model$formula, model$terms, model$constraints)

  # 计算MH比率
  mh_ratio <- exp(proposal_loglik_val - curr_loglik_val)

  # 以一定概率接受proposal
  accept <- runif(1) < mh_ratio

  if (accept) {
    return(proposal)
  } else {
    return(theta)
  }
}

# 进行MCMC采样
set.seed(456)
theta <- coef(model)
delta <- 0.1
num_iter <- 1000
samples <- matrix(NA, nrow = num_iter, ncol = length(theta))

for (i in 1:num_iter) {
  theta <- mh(theta, delta, model)
  samples[i, ] <- theta
}

# 输出结果
colnames(samples) <- names(theta)
summary(samples)
plot(samples, type = "l")

此代码可以在一个有向网络上运行一个ergm模型，并使用MH采样函数进行参数估计。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要对MH采样函数进行更多的优化和调整。