新分布的吉布斯抽样

时间:2021-02-01 08:05:41

标签: r mcmc jags

我想运行以下密度的 Gibbs 采样:

其中 $beta$ 是一个正参数,它取小值,Z 是归一化常数。 为此,我首先使用以下代码生成了一个新的绝对连续分布

f <- AbscontDistribution(d = function(x) 1/(sqrt(2*pi))*exp(-0.5*x^2)*cosh(beta*x), withStand = TRUE)

然后我使用库 jags 来运行 Gibbs Sampling:

require(rjags)
library(coda)
writeLines("model {
           y ~ f(x)
           x ~ dnorm (0, 1)
           }", con="jags01.txt")
jagsModel <- jags.model('jags01.txt', data=list ('y'=1))
postSamples <- coda.samples(jagsModel, 'x', n.iter = 100)
plot(postSamples, density=TRUE, main="Prova", auto.layout=FALSE)

不幸的是它不起作用。有人可以解释我为什么吗? 提前致谢。

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