function samples = metropolis_hastings(n_samples, proposal_width, start_value, pdf_target, pdf_proposal) % 初始化样本矩阵 samples = zeros(1, n_samples); samples(1) = start_value; for i = 2:n_samples % 从建议分布中抽取新值 new_value = normrnd(samples(i-1), proposal_width); % 计算接受率 acceptance_prob = min(1, pdf_target(new_value)*pdf_proposal(samples(i-1), new_value) / ... (pdf_target(samples(i-1))*pdf_proposal(new_value, samples(i-1)))); % 比较随机数和接受率,生成是否接受新值的布尔值 if rand() < acceptance_prob samples(i) = new_value; % 接受新值 else samples(i) = samples(i-1); % 拒绝新值,保持当前值不变 end end end
时间: 2024-04-21 21:29:44 浏览: 12
这是一个用于采样目标概率分布的Metropolis-Hastings算法的实现,其中:
- n_samples表示采样的样本数量;
- proposal_width表示建议分布的标准差;
- start_value表示起始的采样值;
- pdf_target表示目标概率密度函数;
- pdf_proposal表示建议分布的概率密度函数。
该算法的基本思路是从当前值开始,根据建议分布抽取一个新的值,并计算接受率,根据随机数和接受率决定是否接受该新值作为下一个采样值。
需要注意的是,该算法的正确性要求建议分布必须满足对称性条件,即对于任意两个值x和y,建议分布从x到y的概率密度等于从y到x的概率密度,否则需要使用其他的方法来实现采样。
相关问题
function [samples, accept_rate] = metropolis_hastings(target_dist, proposal_dist, init_state, num_samples, burn_in) % M-H采样是一种基于马尔科夫链蒙特卡罗方法的采样算法,可以用于从某个目标分布中采样。下面是MATLAB实现的M-H采样代码: % target_dist: 目标分布 % proposal_dist: 提议分布 % init_state: 初始状态 % num_samples: 采样数 % burn_in: 热身期 samples = zeros(1, num_samples); accept_rate = 0; state = init_state; for i = 1 : burn_in + num_samples % 从提议分布中采样得到候选状态 candidate_state = proposal_dist(state); % 计算接受率 acceptance_prob = min(1, (target_dist(candidate_state).*proposal_dist(candidate_state,1)) / (target_dist(state) * proposal_dist(state,1)) ; % 决定是否接受候选状态 if rand() < acceptance_prob state = candidate_state; if i > burn_in samples(i - burn_in) = state; end accept_rate = accept_rate + 1; else if i > burn_in samples(i - burn_in) = state; end end end accept_rate = accept_rate / num_samples; end %{错误: 文件: metropolis_hastings.m 行: 15 列: 143 表达式无效。调用函数或对变量进行索引时,请使用圆括号。否则,请检查不匹配的分隔符。
根据你提供的代码,错误出现在第15行第143列。根据你提供的错误信息,表达式无效,可能是因为在计算接受率时,缺少一个右括号。建议你在第15行的表达式末尾添加一个右括号,并将其放在最后一个分号的后面,例如:
```
acceptance_prob = min(1, (target_dist(candidate_state).*proposal_dist(candidate_state,1)) / (target_dist(state) * proposal_dist(state,1)));
```
这样应该能够解决这个错误。如果还有其他问题,请随时问我。
对目标函数target_dist = @(x) x(1).*x(2)-1500用M-H生成 MCMC链的代码
### 回答1:
以下是使用Metropolis-Hastings算法生成MCMC链的Matlab代码,目标函数为target_dist = @(x) x(1).*x(2)-1500:
```matlab
% 目标函数
target_dist = @(x) x(1).*x(2)-1500;
% 初始状态
x0 = [100, 15];
% 提议分布
q = @(x, y) normrnd(x, y);
% MCMC参数
N = 10000; % 迭代次数
burnin = 1000; % 燃烧期
thin = 10; % 抽样间隔
% 存储MCMC链
chain = zeros(N, 2);
% 初始状态为第一个样本
x_current = x0;
% MCMC迭代过程
for i=1:N
% 从提议分布中生成候选样本
x_proposed = q(x_current, [10, 1]);
% 计算接受率
alpha = min(1, target_dist(x_proposed)/target_dist(x_current));
% 决定是否接受候选样本
if rand < alpha
x_current = x_proposed;
end
% 存储当前状态
chain(i, :) = x_current;
end
% 剔除燃烧期
chain = chain(burnin+1:end, :);
% 抽样
samples = chain(1:thin:end, :);
% 绘制样本分布
figure;
scatter(samples(:,1), samples(:,2));
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
title('MCMC样本分布');
```
在上述代码中,我们使用正态分布作为提议分布,根据当前状态生成候选样本。然后计算接受率alpha,决定是否接受候选样本。最后存储当前状态,重复迭代N次,得到MCMC链。我们剔除燃烧期,然后按照抽样间隔thin进行抽样,得到最终的MCMC样本。最后,我们绘制样本在二维平面上的分布。
### 回答2:
M-H算法是一种用于生成马尔科夫链的一种随机采样算法,并且在贝叶斯统计中经常被使用。下面是使用M-H算法生成MCMC链的代码来计算目标函数target_dist = @(x) x(1).*x(2)-1500。
```matlab
% 设置参数
num_iterations = 10000; % 迭代次数
proposal_sigma = 0.1; % 提议分布标准差
initial_x = [100; 15]; % 初始值
% 初始化
x_current = initial_x;
chain = zeros(2, num_iterations);
accept_count = 0;
% 进行迭代
for i = 1:num_iterations
% 生成提议点
x_proposed = x_current + proposal_sigma * randn(2, 1);
% 计算接受率
acceptance_prob = min(1, target_dist(x_proposed) / target_dist(x_current));
% 决定是否接受提议点
if rand() < acceptance_prob
x_current = x_proposed;
accept_count = accept_count + 1;
end
% 记录链
chain(:, i) = x_current;
end
% 输出结果
acceptance_rate = accept_count / num_iterations;
disp(['Acceptance rate: ', num2str(acceptance_rate)]);
disp(['Mean: ', num2str(mean(chain, 2)')]);
% 绘制散点图
figure;
scatter(chain(1, :), chain(2, :), 'filled');
xlabel('x1');
ylabel('x2');
title('MCMC Chain');
```
在这个代码中,我们首先设置了所需的参数,包括迭代次数、提议分布标准差和初始值。然后,我们初始化当前点、链和接受次数。接下来,我们进行了所需的迭代次数,并在每次迭代中生成提议点、计算接受率,并决定是否接受提议点。同时,我们记录了接受的点来构建MCMC链。最后,我们输出了接受率和MCMC链的均值,并绘制了一个散点图来展示MCMC链在参数空间中的演化。
### 回答3:
对目标函数target_dist = @(x) x(1).*x(2)-1500的M-H方法MCMC链的代码如下:
```matlab
% 定义目标函数
target_dist = @(x) x(1).*x(2)-1500;
% 定义M-H链的参数
burn_in = 1000; % 燃烧期,用于去除初始的不稳定样本
num_samples = 10000; % 采样数量
proposal_std = 0.1; % 提议分布的标准差
% 初始化链的初始样本
current_sample = [0; 0];
samples = zeros(2, num_samples);
% Metropolis-Hastings方法
for i = 1:(burn_in + num_samples)
% 生成候选样本
candidate_sample = current_sample + proposal_std * randn(2, 1);
% 计算接受率
accept_ratio = target_dist(candidate_sample) / target_dist(current_sample);
% 接受或拒绝候选样本
if rand() < accept_ratio
current_sample = candidate_sample;
end
% 燃烧期结束后保存样本
if i > burn_in
samples(:, i - burn_in) = current_sample;
end
end
% 绘制样本分布
scatter(samples(1, :), samples(2, :));
xlabel('x1');
ylabel('x2');
title('M-H MCMC链样本分布');
```
以上代码通过Metropolis-Hastings方法生成了一个MCMC链,并且保存了在燃烧期之后的样本。最后通过散点图展示了样本分布,其中x轴表示x1,y轴表示x2。