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近似贝叶斯核算和近似技能根据随机模仿模型中的样本核算近似似然值，在过去几年中引起了许多关注，由于它们有望为任何随机进程提供通用核算技能

一位同事向我问询咱们在文章中讨论过的近似贝叶斯核算 MCMC (ABC-MCMC) 算法的简略示例。下面，我提供了一个最小的示例，类似于Metropolis-Hastings 。



#假设数据是正态分布的10个样本
#平均值为5.3，SD为2.7
data=rnorm
#咱们想用ABC来揣度出所运用的参数。
#咱们从同一个模型中取样，用平均值和方差作为汇总核算。当咱们承受ABC时，咱们返回真，由于与数据的差异小于某个阈值
ABC<-function(pr){

#先验防止负的规范偏差
if(par<=0)return(F)

#随机模型为给定的参数生成一个样本。
samples<-rnorm
#与观察到的汇总核算数字的比较

if((difmean<0.1)&(difsd<0.2))return(T)elsereturn(F)
}
#咱们将其插入一个规范的metropolis Hastings MCMC中。
#用metropolis的承受度来交换ABC的承受度
MCMCABC<-function(saue,itns){

for(iin1:ieraos){

#提议函数
prp=rnorm(2,mean=chain[i,],sd=c(0.7,0.7))

if(A_ance(prl)){
chn[i+1,]=prl
}else{
chn[i+1,]=cain[i,]
}
}
return(mcmc(cin))
}
plot(psor)

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成果应该是这样的：

R语言近似贝叶斯计算MCMC（ABC-MCMC）轨迹图和边缘图可视化|附代码数据

图：后验样本的轨道图和边际图。从右边的边际图中，您可以看到咱们正在近似检索原始参数值，即 5.3 和 2.7。

R语言近似贝叶斯计算MCMC（ABC-MCMC）轨迹图和边缘图可视化|附代码数据

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本文选自《R言语近似贝叶斯核算MCMC（ABC-MCMC）轨道图和边际图可视化》。

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