请帮我写粒子吉布斯采样的代码
时间: 2024-04-29 22:24:01 浏览: 13
以下是一个简单的粒子吉布斯采样的代码实现:
```python
import numpy as np
def particle_gibbs(y, n_particles, n_iter):
# 初始化粒子
particles = np.random.normal(size=n_particles)
# 初始化参数
mu = np.mean(particles)
sigma = np.std(particles)
# 循环采样
for i in range(n_iter):
# 从先验分布中采样
mu = np.random.normal(np.mean(particles), 1)
sigma = np.abs(np.random.normal(np.std(particles), 1))
# 计算每个粒子的权重
weights = np.exp(-0.5 * (y - particles) ** 2 / sigma ** 2 - 0.5 * np.log(sigma ** 2))
# 归一化权重
weights /= np.sum(weights)
# 从粒子中采样新的状态
new_particles = np.random.choice(particles, size=n_particles, p=weights)
# 更新粒子
particles = new_particles
return mu, sigma
```
这个函数的输入是观测数据 `y`、粒子数量 `n_particles` 和采样迭代次数 `n_iter`。函数首先初始化粒子,并从先验分布中采样初始参数。然后,在每个采样迭代中,函数从先验分布中采样新的参数,并计算每个粒子的权重。这些权重被用来从粒子中采样新的状态,并更新粒子。最终,函数返回估计的均值和标准差。