R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化
实现一个简单的 Metropolis-Hastings MCMC 从该模型的后验分布中采样。
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R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间
指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间。
R语言马尔可夫MCMC中的Metropolis Hastings，MH算法抽样（采样）法可视化实例
Metropolis Hastings 算法是一种非常简单的算法，用于从难以采样的分布中生成样本。
Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率SV模型、序列蒙特卡罗SMC、Metropolis Hastings采样分析时间序列数据
在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。
R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例
在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。
R语言蒙特卡洛方法：方差分量的Metropolis Hastings（M-H）、吉布斯Gibbs采样比较分析
蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本，并从该分布中评估期望值，该期望值通常很复杂，不能用精确方法评估。
