MCMC toolbox for Matlab
=======================
The MCMCSTAT package contains a set of Matlab functions for some
Bayesian analyses of mathematical models by Markov chain Monte Carlo
simulation. This code might be useful to you if you are already
familiar with Matlab and want to do MCMC analysis using it.
This toolbox provides tools to generate and analyse
Metropolis-Hastings MCMC chains using multivariate Gaussian proposal
distribution. The covariance matrix of the proposal distribution can
be adapted during the simulation according to adaptive schemes
described in the references.
H. Haario, M. Laine, A. Mira and E. Saksman, 2006. /DRAM: Efficient
adaptive MCMC/, Statistics and Computing *16*, pp. 339-354. [doi:
10.1007/s11222-006-9438-0]
H. Haario, E. Saksman and J. Tamminen, 2001. /An adaptive Metropolis
algorithm/ Bernoulli *7*, pp. 223-242. [doi: 10.2307/3318737]
See [https://mjlaine.github.io/mcmcstat/] for some more details.
marko.laine@fmi.fi
[doi: 10.1007/s11222-006-9438-0]
http://dx.doi.org/10.1007/s11222-006-9438-0
[doi: 10.2307/3318737] http://dx.doi.org/10.2307/3318737
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matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。 Matlab(Matrix Laboratory)是一种专为数值计算和科学与工程应用而设计的高级编程语言和环境。在算法开发和实现方面,Matlab具有以下一些好处: 1. 丰富的数学和科学函数库:Matlab提供了广泛的数学、信号处理、图像处理、优化、统计等领域的函数库,这些函数库可以帮助开发者快速实现各种复杂的数值计算算法。这些函数库提供了许多常用的算法和工具,可以大大简化算法开发的过程。 2. 易于学习和使用:Matlab具有简单易用的语法和直观的编程环境,使得算法开发者可以更快速地实现和测试他们的算法。Matlab的语法与数学表达式和矩阵操作非常相似,这使得算法的表达更加简洁、清晰。 3. 快速原型开发:Matlab提供了一个交互式的开发环境,可以快速进行算法的原型开发和测试。开发者可以实时查看和修改变量、绘制图形、调试代码等,从而加快了算法的迭代和优化过程。这种快速原型开发的特性使得算法开发者可以更快地验证和修改他们的想法。 4. 可视化和绘图功能:Matlab具有强大的可视化和绘图功能,可以帮助开发者直观地展示和分析算法的结果。开发者可以使用Matlab绘制各种图形、曲线、图像,以及创建动画和交互式界面,从而更好地理解和传达算法的工作原理和效果。 5. 并行计算和加速:Matlab提供了并行计算和加速工具,如并行计算工具箱和GPU计算功能。这些工具可以帮助开发者利用多核处理器和图形处理器(GPU)来加速算法的计算过程,提高算法的性能和效率
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dsnorm.f 5KB
ppchi2.f 4KB
ppnd.f 4KB
xinbta.f 3KB
tnc.f 3KB
dsexpo.f 2KB
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chi2nc.f 2KB
betain.f 1KB
fqf.f 549B
test.f 488B
ncf.f 453B
chiqf.f 307B
appstat.F90 4KB
appstat_inc.f90 910B
appstat_test.F90 466B
dranf.f90 137B
.gitattributes 24B
.gitignore 151B
monodex.html 20KB
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mcmcrun.html 16KB
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index.html 15KB
normalex.html 13KB
mcmcplot.html 12KB
examples.html 11KB
himmelex.html 11KB
bananaex.html 9KB
beetleex.html 9KB
normalex50.html 8KB
threemodesex.html 8KB
cauchyex.html 7KB
beetless.html 5KB
boxoM.html 5KB
algaesys.html 5KB
boxoODE.html 5KB
algaess.html 5KB
himmelode.html 5KB
himmelss.html 5KB
algaefun.html 4KB
mcmcrun.m 29KB
monodex.m 7KB
mcmcplot.m 6KB
openparstruct.m 5KB
boxoex.m 4KB
algaeex.m 4KB
mcmcpred.m 3KB
normalex.m 3KB
Contents.m 3KB
himmelex.m 2KB
hyperpriorupdate.m 2KB
density2d.m 2KB
mcmcpredplot.m 2KB
boxplot.m 2KB
chainstats.m 2KB
rldiag.m 2KB
bananaex.m 2KB
psrf.m 2KB
panellims.m 2KB
density.m 2KB
beetleex.m 2KB
lsqlevmar.m 2KB
covupd.m 2KB
showparams.m 2KB
histp.m 2KB
loadchain.m 1KB
gammar.m 1KB
addbin.m 1KB
readbin.m 1KB
threemodesex.m 1KB
hist2d.m 1KB
jacob.m 1KB
mpsrf.m 1KB
normalex50.m 1KB
getN.m 1KB
gammaqf.m 1KB
datamerge.m 1KB
bootstrap.m 1KB
smooth2d.m 1KB
cauchyex.m 1KB
hwdiag.m 1019B
pairs.m 989B
bisect.m 933B
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