r语言gibbs抽样

Gibbs抽样是一种基于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）的抽样方法，通常用于高维分布的抽样。在R语言中，可以使用MCMC包中的函数gibbs()实现Gibbs抽样。

gibbs()函数需要指定以下参数：

- n：指定样本数量
- init：指定初始值
- mu：指定均值向量
- Sigma：指定协方差矩阵

下面是一个使用gibbs()函数实现Gibbs抽样的示例代码：

library(MCMC)

# 定义目标分布函数
target <- function(x1, x2) {
  exp(-(x1^2 + x2^2)/2) * (0.5*sin(x1) + 0.5*cos(x2))
}

# 定义条件分布函数
cond1 <- function(x2) {
  rnorm(1, mean = 0.5*sin(x2), sd = 1)
}

cond2 <- function(x1) {
  rnorm(1, mean = 0.5*cos(x1), sd = 1)
}

# 设置参数
n <- 1000
init <- c(0, 0)
mu <- c(0, 0)
Sigma <- matrix(c(1, 0.5, 0.5, 1), nrow = 2)

# 进行Gibbs抽样
result <- gibbs(n = n, init = init, mu = mu, Sigma = Sigma, cond = list(cond1, cond2))

# 输出结果
plot(result)

上述代码中，我们定义了一个二元高斯分布作为目标分布函数，使用rnorm()函数实现了两个条件分布函数cond1()和cond2()，并使用gibbs()函数进行了Gibbs抽样。最后，我们将结果绘制成图形进行展示。