马尔可夫链蒙特卡洛 我从头开始实现Python中的Metropolis-Hastings算法，以查找虚拟数据示例的参数分布，然后找到现实世界中的问题。 我将仅使用numpy来实现该算法，并使用matplotlib来呈现结果。 可以在需要时使用Scipy计算密度函数，但我还将展示如何使用numpy来实现它们。 MH-Gibbs已添加到此仓库中。

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网上整理的MCMC学习资料，来自刘建平老师的博客，重新排版布局。主要讲述了蒙特卡罗方法、马尔科夫链、M-H采样和Gibbs采样的基础知识，相当实用

电脑 mcmcr是一个R包，用于处理蒙特卡洛马尔可夫链（MCMC）样本（Brooks等人，2011）。 安装 要从安装最新版本 install.packages( " mcmcr " ) 从安装开发版本 # install.packages("remotes") remotes :: install_github( " poissonconsulting/mcmcr " ) 介绍 为了便于讨论，MCMC样本表示来自单个链的单个迭代的项的值。 尽管简单的参数（例如截距）对应于单个项，但更复杂的参数（例如两个因子之间的相互作用）则由具有其固有维数的多个项组成-在这种情况下为矩阵。 一组MCMC样本可以以不同的方式存储。 现有课程 三种最常见的S3类存储MCMC示例，如下所示： coda::mcmc将来自单个链的MCMC样本存储为矩阵，其中每一行代表一个迭代，每一列代表一个变量 coda:

级联仿射不变集成 MCMC 采样器。 “MCMC 锤子” gwmcmc 是 Goodman and Wear 2010 Affine 的实现不变集成马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样器。 MCMC采样启用贝叶斯推理。 许多传统 MCMC 采样器的问题是它们对于严重扩展的问题可能收敛缓慢，并且难以优化高维问题的随机游走。 这是 GW 算法真正擅长的地方，因为它是仿射不变的。 它可以在严重缩放的问题上实现更好的收敛。 很多开箱即用更简单，因此它名副其实的MCMC锤。 （此代码使用 Goodman and Wear 算法的级联变体）。 用法： [models,logP]=gwmcmc(minit,logPfuns,mccount,[Parameter,Value,Parameter,Value]); 输入： minit：每个步行者的初始值的 MxW 矩阵合奏。 （M：模型参数的数量。W：步行

ImageDenoising-MPI-Metropolis-Hastings-MCMC

lwMCMC轻量级马尔可夫链蒙特卡洛 由NumPy和Metropolis Hastings支持的轻型MCMC进行参数空间采样。 包装布局 许可证，适用于此软件包 README.md-您现在正在阅读的README文件 -先决条件安装该软件包，通过使用PIP 安装程序脚本 /-包含有关软件包安装和使用的文档 /-贝叶斯建模的用例 /-库代码本身 /-单元测试 案例1：利用贝叶斯推断进行实验地球物理建模 后验分布 等高线 MCMC先验坡度 通过幂律蠕变为自然中的冰致密实的幂律流模型恢复了参数约束（请参阅冰蠕变文献）。 网格条目显示了我们参数的一维后验分布，以及具有一个和两个sigma建模误差轮廓的成对投影。 在先验斜率参数为1.8±0.225的情况下，贝叶斯推断的斜率为1.70±0.17。 示例2：使用贝叶斯推断进行粒子衰减建模 后验分布 等高线 MCMC适合搭配 事先的 为粒子

使用seir及其改进模型估计传染病的参数

matlab +人口增长代码伪边际MCMC 用于贝叶斯参数估计的伪边际MCMC算法的MATLAB示例。 我们实施（*）粒子边缘MCMC算法（Andrieu和Roberts 2009），对非线性状态空间模型的参数执行精确的贝叶斯推断。 Andrieu和Roberts显着证明（另见Beaumont 2003），当似然函数近似时，使用似然函数的无偏估计量（例如使用顺序蒙特卡洛算法使用有限数量的粒子获得的估计量）足以获得精确的参数推论。插入到标准MCMC算法中（并且不考虑粒子数量）。 这就是为什么这类算法有时被称为“精确近似”的原因。 可以在我们的幻灯片中找到我们的示例以及方法，该方法在Darren Wilkinson的两篇博客文章中也得到了很好的说明，请参见下面的参考。 请注意，推理引擎（pseudomarginal.m）并不是很通用：即先验密度是硬编码的，即代码不是独立于问题的。 （*）这主要基于Fredrik Lindsten编写的代码，可从以下网站获得 参考 马萨诸塞州，博蒙特（Beaumont），马萨诸塞州，2003年。估算受基因监测的种群的人口增长或下降。 遗传学，164（3），第

Markov链在统计计算中的应用，很实用。ppt课件