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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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    . y; g1 n$ u  b; N2 k
    Chapter 52
    4 w* z4 q+ l( ^+ ]7 y- @. `( CTheMCMCProcedure' D1 r- q0 i. h+ h) T& H
    Contents$ o  H' u( X, _' {: H
    Overview:MCMCProcedure ............................ 3478
    ; g  u/ n' Q# GPROCMCMCComparedwithOtherSASProcedures ............3479' ~( H# j, |6 U: L" i+ K: @5 s
    GettingStarted:MCMCProcedure .......................... 3479
    2 g, I5 C4 }' rSimpleLinearRegression ...........................3480/ p8 \! Z0 I6 D) N1 c% n
    TheBehrens-FisherProblem ..........................3488% M) q% N, b; T" D; m
    Mixed-EffectsModel .............................3492
    : d- Y" p" @! P+ T5 X4 {, e$ vSyntax:MCMCProcedure .............................. 34952 z" E2 w4 U9 U9 `" `+ d
    PROCMCMCStatement ...........................34960 }8 `  U) S+ U; _. W) E! C
    ARRAYStatement ...............................35085 U2 ?) \5 D0 k7 `3 r
    BEGINCNST/ENDCNSTStatement .....................3509  i5 @/ m! S2 \; B/ ^/ A
    BEGINNODATA/ENDNODATAStatements .................3511
    " C9 \9 W% P3 D7 [8 IBYStatement .................................35110 z' y1 u" G- k' Y. m9 [" }8 H
    MODELStatement ...............................35128 W8 d$ i/ J7 Z6 z
    PARMSStatement ...............................3515- R' N; y. g4 V' M3 x/ h8 B
    PRIOR/HYPERPRIORStatement .......................3516
    1 A& i( D! z. H% g9 nProgrammingStatements ...........................35161 ^: u9 N) b7 h1 }5 v- Q* |
    UDSStatement .................................3518" Z) r4 l6 o/ X- E; s
    Details:MCMCProcedure .............................. 35221 a# Q$ p# Y1 g0 E0 j# P
    HowPROCMCMCWorks ..........................3522- c# H! R$ a5 N7 v% z
    BlockingofParameters ............................3523  E- |" k# [' X' j  l- ~
    Samplers ....................................35245 Q0 M+ ?% A- r- _! M% p3 I
    TuningtheProposalDistribution .......................3525
    , F2 f  C% s4 fInitialValuesoftheMarkovChains ......................35288 ?- g& q! r  Y" S
    AssignmentsofParameters ..........................3528" ^- A" r- e) O5 v& W& L  r1 {
    StandardDistributions .............................3530. x! R. b% D' n) Y0 H4 d0 }/ z
    SpecifyingaNewDistribution .........................3541
    % }5 L" W5 K9 E8 ?2 e& G* D; |UsingDensityFunctionsintheProgrammingStatements ...........3542, B7 T) O9 E. j5 i, |8 j
    TruncationandCensoring ...........................3544
    + \$ b9 B) k. L6 U1 b4 f" e. rMultivariateDensityFunctions ........................3546+ _  ^* C9 G! [  q6 o
    SomeUsefulSASFunctions ..........................3549
    + R' d( U" x4 m4 iMatrixFunctionsinPROCMCMC ......................3551
    7 o  K9 B* s# v7 e* [/ o$ I7 zModelingJointLikelihood ...........................3556* W/ T: f* L2 p; J/ C
    RegeneratingDiagnosticsPlots ........................3557
    6 }) u$ v1 j4 ~PosteriorPredictiveDistribution ........................3560
    , ~' Z# x( q, [  }3 U+ IHandlingofMissingData ...........................3565! E0 m9 t# `) X2 G* F
    FloatingPointErrorsandOverflows ......................35650 S& F' u4 X5 f: J* U3 s/ H
    HandlingErrorMessages ...........................3568/ M$ {, z# A9 ~& u& ^, ^
    ComputationalResources ...........................3570
    9 L! G8 r& c9 i# ^DisplayedOutput ................................3571
    6 r! a! o9 C: CODSTableNames ...............................35751 W& w7 b: x" \9 W. \4 V( e( v
    ODSGraphics .................................3577
    $ d& `! o: ?+ zExamples:MCMCProcedure ............................ 3578
    8 d( H; r4 A$ ^+ r/ vExample52.1:SimulatingSamplesFromaKnownDensity .........3578
    1 v! ^0 i, E7 F5 O0 @; tExample52.2:Box-CoxTransformation ...................3583* Q3 X9 M+ x# K2 s# o8 I
    Example52.3:GeneralizedLinearModels ..................3592
    ( P1 V; W6 ?' }2 G+ BExample52.4:NonlinearPoissonRegressionModels ............3605
    5 D- r* j  W2 e5 c" cExample52.5:Random-EffectsModels ...................3614
    ) z; L' v0 N" U, pExample52.6:ChangePointModels .....................3630
    5 I! D/ V6 P: [9 E, QExample52.7:ExponentialandWeibullSurvivalAnalysis ..........3634
    / W8 g+ I0 I8 ]) dExample52.8:CoxModels ..........................3647/ y7 `$ V3 c/ b$ o& o
    Example52.9:NormalRegressionwithIntervalCensoring .........3664
    ( R/ \( q  y. y  z! h5 XExample52.10:ConstrainedAnalysis ....................36667 A8 Q' L, _& C" w, N  u4 i$ Q, q; l2 S
    Example52.11:ImplementaNewSamplingAlgorithm ...........3672" P- O) V2 Y. ?/ @4 a% h* V
    Example52.12:UsingaTransformationtoImproveMixing .........3683
    ; H+ Z5 e! f3 h" h  ~! \' CExample52.13:Gelman-RubinDiagnostics .................3693
      J7 @  J$ z1 G2 ]References ...................................... 37005 T8 D0 U1 e7 A' P# _1 ?2 V; u
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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' R; O( j# @& l) F: @, w( C- L
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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！" d2 ~. E+ I! n8 i9 I  x) G! C
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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。。。。! |2 Q0 G' F" P5 u! ]( x1 h: S8 B. A
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