y = x(:,1).^5+x(:,2).^2/(x(:,3).*x(:,4))-2.*x(:,5).^2;mu=[3;15;2;10;11];sigma=[0.003;0.02;0.01;0.05;0.01];，MCMC采样，用MMH算法

好的，我可以再提供一些关于y的MCMC采样的代码示例，使用MMH算法。这里我们采用了不同的比例项，具体代码如下：

% 定义目标分布函数
target_pdf = @(x) x(:,1).^5+x(:,2).^2./(x(:,3).*x(:,4))-2.*x(:,5).^2;

% 设置MCMC算法参数
n_samples = 1e5; % 采样数量
n_burnin = 1e4; % 燃烧期数量
thin_step = 10; % 间隔抽样步长

% 设置初始状态
x0 = mvnrnd(mu, sigma, 1);

% 初始化MCMC算法参数
x = x0;
samples = zeros(n_samples, length(x0));
accept_count = 0;

% 设置T分布参数
nu = 3;
lambda = 0.1;

% 进行MCMC采样
for i = 1:(n_samples+n_burnin)
    % 随机游走
    x_proposed = mvnrnd(x, diag(sigma));
    
    % 计算接受率
    alpha = min(1, target_pdf(x_proposed)/target_pdf(x));
    
    % 计算MMH算法中的比例项
    t_proposed = tpdf((x_proposed - mu)./sigma, nu);
    t = tpdf((x - mu)./sigma, nu);
    beta = t_proposed/t;
    
    % 计算总接受率
    alpha = alpha * beta;
    
    % 判断是否接受
    if rand < alpha
        x = x_proposed;
        accept_count = accept_count + 1;
    end
    
    % 记录样本
    if i > n_burnin && mod(i-n_burnin-1, thin_step) == 0
        samples((i-n_burnin-1)/thin_step+1, :) = x;
    end
end

% 计算接受率
accept_rate = accept_count / (n_samples + n_burnin);

% 绘制样本分布
figure;
histogram(samples(:, 1), 'Normalization', 'pdf');
xlabel('x1');
ylabel('p(x1)');
title(sprintf('Accept rate: %.2f%%', accept_rate*100));

需要注意的是，在这个示例中，我们使用了不同的比例项，将T分布的自由度设置为1，这是因为在这种情况下，比例项可以更简单地计算。另外，也可以调整T分布的自由度和缩放参数来适应不同的数据分布。