首页normal_gibbs=function(n=10,luo=0.5){ x=numeric(n) y=numeric(n) x[1]=rnorm(1) y[1]=rnorm(1) for (i in 1:n){ x[i+1]=rnorm(1,luo*y[i],1-luo^2) y[i+1]=rnorm(1,luo*x[i+1],1-luo^2) } data.frame(x,y) } normal_gibbs(n=100,luo=0.2)

normal_gibbs=function(n=10,luo=0.5){ x=numeric(n) y=numeric(n) x[1]=rnorm(1) y[1]=rnorm(1) for (i in 1:n){ x[i+1]=rnorm(1,luoy[i],1-luo^2) y[i+1]=rnorm(1,luox[i+1],1-luo^2) } data.frame(x,y) } normal_gibbs(n=100,luo=0.2)

时间: 2024-01-28 14:04:20 浏览: 42

HW1.rar_Eigenfunction_Gibbs_The Other_gibbs phenomenon_ringing

The Gibbs phenomenon is an overshoot (or "ringing") of Fourier series and other eigenfunction series occurring at simple discontinuities.

这是一个使用 Gibbs 抽样方法生成正态分布的代码示例。其中，n 是样本数，luo 是相关系数。具体来说，这个函数使用两个变量 x 和 y，先从正态分布中随机生成一个初始值，然后通过 Gibbs 抽样方法迭代生成 n 个样本。每次迭代时，先从条件概率分布中生成一个变量的值，再以该值为条件生成另一个变量的值，如此反复迭代，最终得到 n 个样本点。最后将这些样本点保存在一个数据框中并返回。你还有其他问题吗？

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normal_gibbs=function(n=10,luo=0.5){ x=numeric(n) y=numeric(n) x[1]=rnorm(1) y[1]=rnorm(1) for (i in 1:n){ x[i+1]=rnorm(1,luo*y[i],1-luo^2) y[i+1]=rnorm(1,luo*x[i+1],1-luo^2) } data.frame(x,y) } normal_gibbs(n=100,luo=0.2)

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解析normal_gibbs=function(n=10,luo=0.5){ x=numeric(n) y=numeric(n) x[1]=rnorm(1) y[1]=rnorm(1) for (i in 1:n){ x[i+1]=rnorm(1,luo*y[i],1-luo^2) y[i+1]=rnorm(1,luo*x[i+1],1-luo^2) } data.frame(x,y) } normal_gibbs(n=100,luo=0.2)

beta_gibbs=function(n=100,N=10,alphaa=0.5,betaa=0.5){ x=matrix(0,n,2) x[1,1]=rbinom(1,N,0.5) x[1,2]=rbeta(1,5,2) for (i in 1:(n-1)){ x[i+1,1]=rbinom(1,N,x[i,2]) x[i+1,2]=rbeta(1,x[i+1,1]+alphaa,N-x[i+1,1]+betaa) } x } beta_gibbs(n=1000,N=10,alphaa=5,betaa=2) 转化为matlab并调用

对目标函数target_dist = @(x) x(1).*x(2)-1500用Gibbs生成 MCMC链的代码

model <- jags.model(model_text, data=jagsData, n.chains=1, n.adapt=1000)

fit <- jags.model('piecewise.jag', data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000)

使用MATLAB,用Gibbs 抽样方法模拟生成上述分布的(X, Y) 的样本

x的条件分布为二项分布，y的条件分布为Beta分布，用R写出Gibbs抽样的代码

neg.gibbs <- LDA(neg.gxjz, k = 3, method = "Gibbs", control = control)是什么意思

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

（2）设目标分布为 则X|Y∼B(n, y)（注：二项分布）, Y|X∼Beta(x + α, n − x + β)（注：Beta分布）。易见Y 的边缘分布为Beta(α, β)。用Gibbs 抽样方法模拟生成(X, Y) 的样本（链）。

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解析normal_gibbs=function(n=10,luo=0.5){ x=numeric(n) y=numeric(n) x[1]=rnorm(1) y[1]=rnorm(1) for (i in 1:n){ x[i+1]=rnorm(1,luoy[i],1-luo^2) y[i+1]=rnorm(1,luox[i+1],1-luo^2) } data.frame(x,y) } normal_gibbs(n=100,luo=0.2)

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