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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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    * H% v! c0 p' }- Q9 Z
    Chapter 52
    , s1 v# E& L; tTheMCMCProcedure
    + ], J$ h3 t; M/ z+ N/ ^Contents) ?6 i' f0 v$ b! p- w
    Overview:MCMCProcedure ............................ 3478+ ?2 [2 Y- e2 g+ E5 ^
    PROCMCMCComparedwithOtherSASProcedures ............3479* i# m% T0 C: _. G$ c4 m  p" C) d# x
    GettingStarted:MCMCProcedure .......................... 3479
    9 U8 K/ [* Z' N; @8 h% _8 OSimpleLinearRegression ...........................3480
    * j& R. e* L& u# z$ a6 BTheBehrens-FisherProblem ..........................3488
    / _! {9 L" T; \' WMixed-EffectsModel .............................3492
    $ K9 _& m$ c% Q& ]Syntax:MCMCProcedure .............................. 3495
    ' x3 N9 l4 \' c* E$ D9 XPROCMCMCStatement ...........................3496
    " H2 }7 \) R7 G7 w. [9 }% lARRAYStatement ...............................3508
    , E0 J* H9 `5 w3 O( WBEGINCNST/ENDCNSTStatement .....................3509" U- m: X+ r0 s6 Z. P. J
    BEGINNODATA/ENDNODATAStatements .................3511
      t5 P) i/ k. i* u2 ?$ B# x( ?BYStatement .................................3511& f" U  \1 c) d& e( ]: r$ F- y& `
    MODELStatement ...............................3512% W& H7 M( a: `8 V; J$ j: s
    PARMSStatement ...............................3515, w" H$ V# r) M4 G& Y% b
    PRIOR/HYPERPRIORStatement .......................3516
    6 a' y* j+ v# M! wProgrammingStatements ...........................35165 T3 B0 y$ C0 {: F8 g8 }
    UDSStatement .................................3518
    # L( C  |; T! V  `- wDetails:MCMCProcedure .............................. 3522+ V9 B0 r9 U" N7 R+ [2 t6 O
    HowPROCMCMCWorks ..........................3522
    + _" S; w! I5 G8 ~6 U* vBlockingofParameters ............................35230 P" |# [2 Z) _) G1 z; k" V
    Samplers ....................................3524  q8 u+ Z% H; w: B. Y
    TuningtheProposalDistribution .......................3525
    % v! p, L, X2 u# b: m& nInitialValuesoftheMarkovChains ......................3528& c' B9 ]2 _, Z3 \
    AssignmentsofParameters ..........................3528
    0 L7 r, Q( S. kStandardDistributions .............................3530# a0 Z0 H6 M$ \% S2 [0 g* `! E
    SpecifyingaNewDistribution .........................3541
    ! K6 f( z1 {  w2 @# U$ G4 nUsingDensityFunctionsintheProgrammingStatements ...........35428 ~8 }+ U% m6 J2 K$ J
    TruncationandCensoring ...........................3544. T/ A' e3 W& j$ t: x; x" R
    MultivariateDensityFunctions ........................3546
    ; f8 [3 T( U5 ]4 i+ b  aSomeUsefulSASFunctions ..........................3549
    ; x5 ^$ ^, Z( Q1 dMatrixFunctionsinPROCMCMC ......................3551" f7 h/ l0 h% C& y$ @; [8 {( d& h- f
    ModelingJointLikelihood ...........................3556, b: ]1 y  O9 `
    RegeneratingDiagnosticsPlots ........................3557+ Q( `, j$ s  _' l, M8 O$ U! N
    PosteriorPredictiveDistribution ........................3560* H0 x% f2 n& f1 s
    HandlingofMissingData ...........................3565. K6 J2 X5 b# [! k4 F$ d. ^
    FloatingPointErrorsandOverflows ......................3565' n3 n5 |/ N6 u! D2 O6 ^7 H5 V
    HandlingErrorMessages ...........................3568* \- v) R* X$ T* L, L
    ComputationalResources ...........................35703 f7 H% Z* w$ u7 m; s
    DisplayedOutput ................................3571
    9 I. G% D1 m7 U" |5 j& Z, ^, PODSTableNames ...............................3575& {' U# c1 ]% U, ^' U4 q2 J" F0 I3 t9 W
    ODSGraphics .................................3577" a7 N8 X' G8 Z4 f) d$ ^
    Examples:MCMCProcedure ............................ 3578
    % f( w, W- ]3 E3 v* V# E4 CExample52.1:SimulatingSamplesFromaKnownDensity .........35786 Q! b: _+ r7 h6 k5 |
    Example52.2:Box-CoxTransformation ...................35831 X9 W1 g8 A+ r4 J/ V' B
    Example52.3:GeneralizedLinearModels ..................3592: l8 }& a1 B2 ?
    Example52.4:NonlinearPoissonRegressionModels ............3605. |9 s; U. o# j! |
    Example52.5:Random-EffectsModels ...................3614# }9 S) M1 X# L4 t' k( {6 X1 z3 j
    Example52.6:ChangePointModels .....................3630" H7 e5 `3 _9 u' a- V* L- T
    Example52.7:ExponentialandWeibullSurvivalAnalysis ..........3634
    7 [. A$ @; {" ^7 @/ d1 {Example52.8:CoxModels ..........................3647
    : ]7 z+ N9 E1 m% }  J3 B* O% A3 xExample52.9:NormalRegressionwithIntervalCensoring .........36647 H, ?; F& K5 V3 o) S6 ^3 u0 y
    Example52.10:ConstrainedAnalysis ....................3666
    1 s! n1 y* {  X! V9 c* z: o% ~Example52.11:ImplementaNewSamplingAlgorithm ...........3672
    9 P; Z! f9 n, R: CExample52.12:UsingaTransformationtoImproveMixing .........3683, C: E# V0 Q' ^. x
    Example52.13:Gelman-RubinDiagnostics .................3693+ {0 e* h7 I3 }2 |
    References ...................................... 3700' |( d- o8 k3 o$ A, l+ j5 [
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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
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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。。。。
    * `3 v1 w  ^7 T0 G
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