matlab+人口增长代码-pseudomarginalMCMC:贝叶斯参数估计的伪边际MCMC算法的MATLAB示例

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