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这篇文章首先以一个最简单的例子+code，带你体验什么是MCMC，随后会推荐一些实用资源。[不知怎么的，这篇文章本来要写R+JAGS教程，最后硬是写成了一篇杂文?，不过也还算是一篇过得去的低阶入门文章吧。]

贝叶斯模型的后验分布可以使用共轭先验进行推导，但是更为复杂的问题无法使用closed formed的形式找到后验分布，因为The Devil is in the Denominator! 这时可以使用基于MCMC采样的方法获得后验分布的估计--BUSGS(Bayesian Analysis Using Gibbs Sampling)。另外我了解到还有一种不需要采样(pakage: r-inla)的方法，但不适合新手并且适用的问题有限。

WinBugs，OpenBUGS和JAGS是实现BUGS的三个软件。OpenBUGS和WinBUGS在Windows操作系统上运行，有图形界面。JAGS(Just another Gibbs sampler)可在win/macos/linux上使用，无图形界面。几个软件使用了基本相同的语法，都可以用R调用。

一个最简单的栗子

假设观测到了1000个值来自正态分布的值，但是并不知道其总体的信息，目标是使用BUGS找出总体参数的后验分布。

1安装所需软件

  • 安装JAGS到电脑

  • R中安装：

    • rjags    

    • coda

    • MCMCvis

2生成数据 
set.seed(432104)n x

本文标签： 杂记入门教程软件贝叶斯

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