渐进贝叶斯 matalb举例
时间: 2023-10-07 22:04:46 浏览: 38
以下是一个简单的渐进贝叶斯(Asymptotic Bayesian)的 MATLAB 代码示例:
% 定义模型参数
theta = 0.5; % 真实参数
n = 100; % 数据样本大小
% 生成数据
data = binornd(1, theta, n, 1);
% 设定先验分布为贝塔分布 Beta(a, b)
a = 1;
b = 1;
% 定义后验分布的参数
a_post = a + sum(data);
b_post = b + n - sum(data);
% 画出先验分布和后验分布
x = linspace(0, 1, 100);
prior = betapdf(x, a, b);
posterior = betapdf(x, a_post, b_post);
figure;
plot(x, prior, '-r', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(x, posterior, '-b', 'LineWidth', 2);
xlabel('\theta');
ylabel('p(\theta | x)');
legend('Prior', 'Posterior');
% 求出渐进贝叶斯估计量
asymptotic_posterior = normpdf(x, theta, sqrt(theta*(1-theta)/n));
% 画出渐进贝叶斯估计量
plot(x, asymptotic_posterior, '-g', 'LineWidth', 2);
legend('Prior', 'Posterior', 'Asymptotic Posterior');
在这个例子中,我们模拟了一个二项分布数据,然后使用贝塔分布作为先验分布。我们计算了后验分布的参数,并绘制了先验分布和后验分布。接下来,我们使用渐进贝叶斯方法计算了渐进后验分布,并将其与先验分布和后验分布一起绘制。
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