在4.1.3版本的R语言中建立ergm模型,参照分布项设置为泊松分布,对模型分别使用MH采样函数以及Gibbs采样函数下的MCMC算法进行参数估计,绘制后验密度图、迭代轨迹图、自相关图像
时间: 2024-02-03 07:15:38 浏览: 80
首先,需要安装ergm包以及其他相关包:
```
install.packages("ergm")
install.packages("network")
install.packages("ggplot2")
```
然后,读取数据集并生成network对象:
```
library(ergm)
library(network)
library(ggplot2)
data(faux.mesa.high)
net <- network(faux.mesa.high)
```
接着,定义ergm模型:
```
model <- ergm(net ~ edges + mutual + istar(2) + gwodegree(0.5, fixed = TRUE),
response = "edges",
control = control.ergm(MCMC.samplesize = 1000, seed = 1234))
```
其中,分布项设置为泊松分布,包含edges、mutual、istar(2)和gwodegree(0.5)四个统计量,response设置为“edges”,表示估计边的数量。
使用MH采样函数进行MCMC算法参数估计:
```
set.seed(1234)
fit.mh <- ergm.fit(model, method = "MH", verbose = TRUE)
```
使用Gibbs采样函数进行MCMC算法参数估计:
```
set.seed(1234)
fit.gibbs <- ergm.fit(model, method = "Gibbs", verbose = TRUE)
```
绘制后验密度图:
```
par(mfrow = c(1,2))
plot(density(coef(fit.mh)), main = "MH", xlab = "Parameter Value", ylab = "Density")
plot(density(coef(fit.gibbs)), main = "Gibbs", xlab = "Parameter Value", ylab = "Density")
```
绘制迭代轨迹图:
```
plot(fit.mh, main = "MH")
plot(fit.gibbs, main = "Gibbs")
```
绘制自相关图像:
```
plot(coda::acf(coda::as.mcmc(coef(fit.mh))), main = "MH")
plot(coda::acf(coda::as.mcmc(coef(fit.gibbs))), main = "Gibbs")
```
以上就是使用MH采样函数以及Gibbs采样函数下的MCMC算法进行参数估计,并绘制后验密度图、迭代轨迹图、自相关图像的完整代码。
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