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[教程] SAS_STAT9.2 User’s Guide, Second Edition The MCMC Procedure

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    发表于 2014-7-22 09:28 |只看该作者 |倒序浏览
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    2 \: }1 Y% E  s+ H- ^+ ~
    Chapter 52
    . ]7 y7 Y9 x. M: A0 vTheMCMCProcedure
    % i9 `0 ?  I- UContents: ~5 u1 h! `; m
    Overview:MCMCProcedure ............................ 3478
    6 b9 J" e$ e$ x: N7 ^PROCMCMCComparedwithOtherSASProcedures ............3479
    , q7 s" w$ `) K* T( x, {8 Q  o2 B8 ZGettingStarted:MCMCProcedure .......................... 3479
    : @- j% @9 N8 d% z  ]9 |! mSimpleLinearRegression ...........................34805 {' P$ ^4 f# \; s. X
    TheBehrens-FisherProblem ..........................3488
    6 J7 ]" N0 A2 z' ~1 iMixed-EffectsModel .............................34920 A, N! r: B, M+ K% p3 ~( i) {
    Syntax:MCMCProcedure .............................. 3495, A" I# U. H6 k/ p2 A  w: s' [; P
    PROCMCMCStatement ...........................3496  O5 d$ Z+ A1 Z9 Q7 Z
    ARRAYStatement ...............................35081 C- ?+ z# v! ~: ?7 w; U
    BEGINCNST/ENDCNSTStatement .....................3509
    * v6 ^( P* l# P9 c/ jBEGINNODATA/ENDNODATAStatements .................3511
    & O0 e( [% a, ^7 NBYStatement .................................35113 G2 V1 d& g/ z# ?* o+ V' D; J8 d
    MODELStatement ...............................3512) }. w, ?% C- h4 B
    PARMSStatement ...............................35157 D/ d3 ^8 E6 T
    PRIOR/HYPERPRIORStatement .......................3516* T& H& R) H' @: B1 Z1 I- H
    ProgrammingStatements ...........................3516! \1 z  K) h, ~# A  l
    UDSStatement .................................35186 e& a. j) P. l! \) e. K! r% [
    Details:MCMCProcedure .............................. 3522
    % B& M- p( R: U+ t8 }+ ]7 a+ NHowPROCMCMCWorks ..........................3522
    8 z& G2 F, n: f; q$ E8 PBlockingofParameters ............................3523' [1 X5 l' I6 ~% g( g
    Samplers ....................................3524; F/ B. L' Z6 v0 P$ w
    TuningtheProposalDistribution .......................3525
    ) G0 ]0 M3 @' e( ~4 QInitialValuesoftheMarkovChains ......................3528
    8 l  C% D2 @+ ]6 {% [6 YAssignmentsofParameters ..........................35285 n6 g  r7 L0 i) @$ R6 ^2 [
    StandardDistributions .............................3530
    8 l9 u/ i& N0 QSpecifyingaNewDistribution .........................3541
    5 j/ \# r) F- l( a; mUsingDensityFunctionsintheProgrammingStatements ...........3542
    ! _* u+ U1 H+ Q3 h0 FTruncationandCensoring ...........................3544
    3 e. d* n; Z" c! P% VMultivariateDensityFunctions ........................3546
    8 w/ O3 Q0 f5 aSomeUsefulSASFunctions ..........................3549
    % y6 i. [. r1 x& VMatrixFunctionsinPROCMCMC ......................3551
    6 r( D5 X/ h; ~. N# k9 _1 v# R7 gModelingJointLikelihood ...........................3556
    7 p- R6 v2 P2 [$ M' R- e0 WRegeneratingDiagnosticsPlots ........................3557
    * G9 K: y4 E; h9 h- T6 i' vPosteriorPredictiveDistribution ........................35602 m4 }8 E2 l% J+ ^
    HandlingofMissingData ...........................3565
    & h4 v) X& A! ^' S  U- gFloatingPointErrorsandOverflows ......................35650 ]3 ~& Z7 q% \* z) u" F
    HandlingErrorMessages ...........................3568
    # V* i( f: O5 K- y( L, V( @  }( Q  TComputationalResources ...........................35701 q9 Y: _6 z# J4 O8 ~# t
    DisplayedOutput ................................3571# B6 P7 L0 G0 _7 X" K% |
    ODSTableNames ...............................3575
    0 y; Y8 p; D" J! U+ bODSGraphics .................................35775 }& e: G* G& g
    Examples:MCMCProcedure ............................ 3578
    ( w1 _$ P' z( JExample52.1:SimulatingSamplesFromaKnownDensity .........3578( S" Z2 Y% o# d3 o! W- o3 a3 P
    Example52.2:Box-CoxTransformation ...................3583
    ( _: y9 ]$ z. ]% hExample52.3:GeneralizedLinearModels ..................3592
    + \9 Y# t- L7 aExample52.4:NonlinearPoissonRegressionModels ............36054 L5 }! l$ a9 ~7 D: y
    Example52.5:Random-EffectsModels ...................3614
    0 j$ F: u! u4 E, N+ YExample52.6:ChangePointModels .....................3630. d6 k+ j1 B  w
    Example52.7:ExponentialandWeibullSurvivalAnalysis ..........3634
    9 c' C& f2 M2 _/ r( L- [$ ?Example52.8:CoxModels ..........................3647; N; {/ [; X+ P% H
    Example52.9:NormalRegressionwithIntervalCensoring .........3664, G3 E" p: v+ y" i
    Example52.10:ConstrainedAnalysis ....................3666( l( y8 c9 N8 }, L; ^3 C
    Example52.11:ImplementaNewSamplingAlgorithm ...........3672
    # D+ _$ c1 g/ S5 i' D* O0 cExample52.12:UsingaTransformationtoImproveMixing .........3683
    & E3 p) _; }. `* Z6 Q7 Q$ d( \' DExample52.13:Gelman-RubinDiagnostics .................3693
    0 D: f; A  }% W, Y" I3 }( J( |References ...................................... 3700) o* n3 t; _$ e+ ~' {$ i1 v. t! B6 U( e
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    zan
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    发表于 2014-7-23 14:53 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    谢谢好人一枚4 V) E6 h5 P$ J  K# F6 T; N
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    发表于 2014-7-30 20:10 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    支持了。。。。。。。
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    发表于 2015-2-7 23:24 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    不错不错！
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    发表于 2015-9-4 15:46 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    谢谢分享，学习学习。。。。
    - T( e. _# ]/ e% \. `* u, c; V
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