在4.1.3版本的R语言中建立ergm模型,参照分布项设置为泊松分布,对模型分别使用MH采样函数以及Gibbs采样函数下的MCMC算法进行参数估计,其中迭代参数设置为500,绘制后验密度图、迭代轨迹图、自相关图像
时间: 2024-02-05 08:10:39 浏览: 28
下面是使用MH采样函数和Gibbs采样函数下的MCMC算法分别进行参数估计的R代码:
```R
library(ergm)
# 生成人工数据
set.seed(123)
g <- sample_gnp(100, 0.1)
# 设置模型
model <- ergm(g ~ edges + mutual + nodematch("color") + gwesp(0.5, fixed = TRUE),
constraints = ~ dyadcount <= 400)
# 使用MH采样函数进行参数估计
set.seed(456)
fit_mh <- MCMC(model, mcmc = 500, method = "MH")
# 绘制后验密度图
plot(fit_mh)
# 绘制迭代轨迹图
plot(fit_mh, type = "l")
# 绘制自相关图像
plot(fit_mh, type = "acf")
# 使用Gibbs采样函数进行参数估计
set.seed(789)
fit_gibbs <- MCMC(model, mcmc = 500, method = "Gibbs")
# 绘制后验密度图
plot(fit_gibbs)
# 绘制迭代轨迹图
plot(fit_gibbs, type = "l")
# 绘制自相关图像
plot(fit_gibbs, type = "acf")
```
其中,`ergm`函数用于建立ERGM模型,`MCMC`函数用于进行参数估计。在参数设置中,`mcmc = 500`表示进行500次迭代,`method`参数分别设置为"MH"和"Gibbs",表示使用MH采样函数和Gibbs采样函数进行参数估计。绘制后验密度图、迭代轨迹图和自相关图像可以通过`plot`函数实现,其中`type`参数分别设置为默认值、"l"和"acf",表示绘制后验密度图、迭代轨迹图和自相关图像。
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