Gibss抽样算法:1,从满条件分π(λ|β(j-1))中抽取样本λ(j);2,从满条件分π(β|λ(j))中抽取样本β(j);给定初始(λ(0)β(0))重复12步就可得马氏链.这里我还是不知道怎么抽,先给出一些数据:初始数据1(λ(0)=1.2β(0)=0.8)初始数据2(λ(0)=1.9β(0)=0.5);n=1时,Γ=0.15165,n=2时,Γ=0.50935,n=3时,Γ=0.8681,n=4时,Γ=5.5519;
我的理解是:取初始数据1(λ(0)=1.2β(0)=0.8)根据第一步:从满条件分π(λ|β(0))中抽取样本λ(0),取n=4Γ=5.5519有λ^(4-1)*exp(-λ*5.5519^0.8)=x,这样才能得到解出λ为λ(1),但是x值未知,不知道怎么办.请指点,谢谢.
第一个条件分布实际上是什么分布?答曰:Gamma分布(参数是什么?);第二个条件分布是什么?答曰:我不知道,因为不清楚Γ^β是啥玩意儿.
如果两个条件分布都是已知的分布,剩下的工作就简单了,左边抽了右边抽,右边抽了左边抽......示例参见: