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文档简介
Winbugs基础操作及案例,李艳丽,Winbugs介绍 贝叶斯模型介绍 Winbugs 操作流程 案例介绍,WinBUGS (Bayesian inference Using Gibbs Sampling)就是一款通过MCMC方法来分析复杂统计模型的软件。其基本原理就是通过Gibbs sampling和Metropolis算法,从完全条件概率分布中抽样,从而生成马尔科夫链,通过迭代,最终估计出模型参数。,Winbugs介绍,Bayesian模型,经典统计,贝叶斯统计,样本信息,总体信息,先验信息,联合密度与先验分布,样本分布间的关系,Y=0+ 1*X1+ n*Xn,Y D() = 0+ 1*X1+ n*Xn i Di(),经典统计模型,Bayesian模型,1- 确定模型 2- 输入数据 3- 运行模型 4- 模型初始化 5- generate burn-in values 6- 确定被模拟的参数 7- 运行 8- 检查收敛性及列出结果,Winbugs 操作流程,模型基本结构 (model) 数据 (list) 模型初始化参数 (list),Winbugs程序基本结构,选中model,然后点击check model,检查模型是否有错。,一,Check model后左下方如果显示 Model is syntactically correct, 则表明模型运行通过,没有语法错误。 二,选中list(即原始data),点击load data,导入数据。左下方显示 data loaded,则数据导入成功。 三,点击compile,编译模型 四,选中list(初始化的参数),点击load inits,初始化模型,初始化成功左下方显示model is initialized。,单击inferrencesample,出现sample monitor tools对话框。 在node对话框输入感兴趣的需要模拟的参数。每输入一个参数,点击set设定。 单击modelupdate,出现update tool对话框,设定采样规则,开始采样模拟。 updates:模拟生成的样本数 refresh:update进度显示的步长 thin:每X步收集一笔资料 iteration:显示模拟进程,inferrencesample,在node窗口输入感兴趣参数,输入*则显示所有的所有参数的结果,查看结果,Trace:显示样本的轨迹 History:同trace Density:参数核密度 Stats:显示参数的统计结果(均值,方差等) Coda:显示参数每步的取值 Quantiles:显示百分位数 Auto cor:参数自相关性,Trace,History,Density,statistics,Auto cor,通过迭代轨迹(trace),迭代历史(history),自相关函数(auto corr)等来进行判断。当迭代轨迹,迭代历史基本趋于稳定,自相关函数很快接近于0,可认为迭代过程已经收敛。,模型收敛性判别,通过DIC的值来比较不同模型的优劣性。DIC值越小,模型越好。,模型优劣性判别,设定DIC之后,再次update模型。单击DIC,则显示此模型的DIC值。DIC主要用来比较模型的优劣,其绝对值没有太大意义。,参考案例,点击任务栏help,下拉菜单点击exa
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