%0 Journal Article
%T Metropolis-hastings adaptive algorithm and its application<br>Metropolis-Hastings自适应算法及其应用
%A CHEN Ping
%A XU Ruo-xi
%A <br>陈平
%A 徐若曦
%J 系统工程理论与实践
%D 2008
%I 
%X 首先阐述Metropolis-Hastings算法实现的具体步骤,然后证明由此产生的Markov链满足细致平衡条件,从而以目标分布为不变分布.接下来给出几个计算实例,以说明提议函数及其方差的选取对采样结果的影响,并由此推出一种改进的自适应算法用以寻找合适的提议函数及其方差.最后,通过贝叶斯Logistic模型的例子说明M-H方法在贝叶斯分析中的应用,同时也检验M-H自适应算法的效果.
%K MCMC
%K Metropolis-Hastings算法
%K 马尔可夫链
%K R软件
%K 贝叶斯分析
%K 适应算法
%K 应用
%K application
%K 效果
%K 检验
%K 分析
%K 方法
%K 模型
%K Logistic
%K 贝叶斯
%K 改进
%K 影响
%K 结果
%K 采样
%K 选取
%K 方差
%K 函数
%K 计算实例
%K 不变分布
%K 目标分布
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=01BA20E8BA813E1908F3698710BBFEFEE816345F465FEBA5&cid=962324E222C1AC1D&jid=1D057D9E7CAD6BEE9FA97306E08E48D3&aid=8A2B41D144C36B34AD4BF0747ACD99CE&yid=67289AFF6305E306&vid=D3E34374A0D77D7F&iid=CA4FD0336C81A37A&sid=8C83C265AD318E34&eid=6270DC1B5693DDAF&journal_id=1000-6788&journal_name=系统工程理论与实践&referenced_num=0&reference_num=11