在R语言中对ergm模型使用M-H采样下的mcmc算法进行参数估计,并绘制后验密度图像
时间: 2024-02-03 15:13:35 浏览: 47
首先,需要安装并加载`ergm`和`coda`包,这两个包可以在R中使用以下命令安装:
```R
install.packages("ergm")
install.packages("coda")
```
加载包的命令如下:
```R
library(ergm)
library(coda)
```
然后,我们可以使用`ergm()`函数创建一个ERGM模型对象。假设我们有一个网络数据集,其中包含节点之间的连接信息,我们可以使用以下命令创建ERGM模型对象:
```R
data("network.data")
model <- ergm(network.data ~ edges + nodematch("sex") + nodematch("age") +
nodematch("degree"), control = control.ergm(seed = 1234))
```
在这个模型中,我们使用了四个统计量:边的数量、性别匹配、年龄匹配和度数匹配。我们还设置了一个随机数种子以保证结果的可重复性。
接下来,我们可以使用`MCMCsample()`函数对ERGM模型进行MCMC采样。以下是一个示例代码:
```R
samples <- MCMCsample(model, n = 1000, thin = 10)
```
在这个示例中,我们对ERGM模型进行了1000次MCMC采样,每10个样本保存一个。`samples`对象包含了在MCMC过程中采样的参数值。
为了绘制后验密度图像,我们需要使用`densityplot()`函数。以下是一个示例代码:
```R
plot(densityplot(samples))
```
这将绘制所有参数的后验密度图像。如果你只想绘制特定参数的后验密度图像,可以使用以下命令:
```R
plot(densityplot(samples, c("edges", "nodematch.sex")))
```
这将绘制边的数量和性别匹配参数的后验密度图像。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)