贝叶斯估计实验(matlab)
时间: 2023-07-13 18:13:02 浏览: 87
好的,我可以为你提供一个简单的贝叶斯估计的MATLAB实验代码,以下是代码:
```
% 设定参数
theta_true = 0.7; % 真实参数
n = 100; % 样本数
x = rand(n,1) < theta_true; % 生成样本
alpha = 1; % 先验分布的超参数
beta = 1; % 先验分布的超参数
% 计算后验分布
post_alpha = sum(x) + alpha;
post_beta = n - sum(x) + beta;
theta_post = linspace(0,1,1000); % theta的取值范围
post_pdf = betapdf(theta_post,post_alpha,post_beta); % 后验概率密度函数
% 绘图
figure; hold on;
plot(theta_post,post_pdf,'LineWidth',2);
plot([theta_true,theta_true],[0,max(post_pdf)],'--','LineWidth',2);
xlabel('\theta'); ylabel('概率密度函数');
legend('后验分布','真实参数');
```
这个代码实现了以下步骤:
1. 设定参数:设定真实参数`theta_true`、样本数`n`、先验分布的超参数`alpha`和`beta`。
2. 生成样本:生成`n`个服从二项分布的样本,其概率参数为`theta_true`。
3. 计算后验分布:根据贝叶斯公式,计算出参数`theta`的后验概率密度函数。
4. 绘图:将后验概率密度函数绘制出来,同时在图上标注出真实参数`theta_true`的位置。
希望这个代码对你有所帮助!