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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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    4 y" p6 V; P8 ]* @; P
    Chapter 52
    4 p% h7 a+ h8 ~* ATheMCMCProcedure+ ^( T' [  S/ R
    Contents: I) R( a5 W. b' c2 V- k# ^
    Overview:MCMCProcedure ............................ 3478- }+ J' G& ?& M3 Z6 b1 f
    PROCMCMCComparedwithOtherSASProcedures ............3479
    + O1 ?8 w* p! v% q/ e8 B6 `3 z* ?! dGettingStarted:MCMCProcedure .......................... 3479
    ' ]0 h2 i; K& v& g* o1 |. z. u( q$ GSimpleLinearRegression ...........................34805 ~: ~2 L# d$ `; q& }! I
    TheBehrens-FisherProblem ..........................3488
    9 P* H8 e* y9 y' M8 l! J$ lMixed-EffectsModel .............................3492
    $ l% y' y/ {7 V1 J' BSyntax:MCMCProcedure .............................. 3495& J$ o/ i0 a6 u  v# W
    PROCMCMCStatement ...........................3496
    2 G4 `& B* u8 v$ f+ iARRAYStatement ...............................35083 R& Y6 ?: W# R6 k5 {  H! l. W
    BEGINCNST/ENDCNSTStatement .....................3509
    4 m" v, S+ }8 r( J! `BEGINNODATA/ENDNODATAStatements .................3511: H* k7 j% e) w5 l) E+ F+ r
    BYStatement .................................3511/ \9 u$ q- |, w$ n
    MODELStatement ...............................35128 R9 e. q! z2 S6 F
    PARMSStatement ...............................3515( ]* i( A% l7 Z) n1 @
    PRIOR/HYPERPRIORStatement .......................3516
    ; m3 {6 s% t6 [( ]- o! U0 Y  Z3 KProgrammingStatements ...........................35168 R& ^& A; b; a# F
    UDSStatement .................................3518  O' a0 j4 i$ r6 E3 H+ Y+ r
    Details:MCMCProcedure .............................. 3522- T1 \& b0 }9 ~4 [: f+ M) q" h( a% F
    HowPROCMCMCWorks ..........................35224 r* m3 i& J0 n. T% k
    BlockingofParameters ............................3523: d. s6 D; r  F9 B& g. v& [
    Samplers ....................................3524) O9 J3 R/ o- E
    TuningtheProposalDistribution .......................3525
    * T% f4 y. G1 x* K% d0 c5 z* `: `6 UInitialValuesoftheMarkovChains ......................3528& N! g; t1 N4 e1 n8 j, K/ O# s
    AssignmentsofParameters ..........................3528
    # ~( a. o4 H5 ]1 z* v0 C5 JStandardDistributions .............................3530
    # l) M% c) ~) \8 B3 B; sSpecifyingaNewDistribution .........................35413 ^! C- F! d9 }2 o
    UsingDensityFunctionsintheProgrammingStatements ...........3542
    , O3 B9 A* B1 X, U( K0 S4 X# XTruncationandCensoring ...........................3544
    2 e7 O! X; a3 z' j$ R- r- h5 S5 PMultivariateDensityFunctions ........................3546! l8 v& `) A& ?  J1 U' }
    SomeUsefulSASFunctions ..........................3549* h! ^- Y  W  d% M; Z
    MatrixFunctionsinPROCMCMC ......................3551
    : |6 q' L! y. O7 IModelingJointLikelihood ...........................3556+ q; p  ^* {  O) E
    RegeneratingDiagnosticsPlots ........................3557
    # w4 @" _& a; m1 M/ H/ FPosteriorPredictiveDistribution ........................3560) T  }3 y! l! J' ~, n$ P$ H. @0 @" f
    HandlingofMissingData ...........................3565
    , a* E8 f! a: k, V6 GFloatingPointErrorsandOverflows ......................35650 y2 B0 H' p9 g0 m7 A' n8 i# ~
    HandlingErrorMessages ...........................3568( H( W2 J" o" O7 ^0 c0 n8 r
    ComputationalResources ...........................3570. G: z( v" K4 ?% _9 d$ c
    DisplayedOutput ................................35715 @+ N5 G' @( _8 ]! C; B8 b
    ODSTableNames ...............................3575. e: |# B, V- u' D
    ODSGraphics .................................3577" [8 b+ q5 c+ K3 }
    Examples:MCMCProcedure ............................ 35780 }, a4 n$ i; S& a& L+ q( X; g
    Example52.1:SimulatingSamplesFromaKnownDensity .........3578
    " R2 p/ S8 k' g- jExample52.2:Box-CoxTransformation ...................3583
    9 T* k5 Q3 o; A4 q) VExample52.3:GeneralizedLinearModels ..................3592
    ! |7 z, V+ g3 a: |' E& OExample52.4:NonlinearPoissonRegressionModels ............3605
    . h( m2 k, P6 O- v5 n+ _Example52.5:Random-EffectsModels ...................3614
    " D1 }, g% v4 i9 v* b* {: B* ^3 _Example52.6:ChangePointModels .....................3630
    " b0 ~7 F5 ~7 X- ?Example52.7:ExponentialandWeibullSurvivalAnalysis ..........3634' K4 }* d% G1 @, e
    Example52.8:CoxModels ..........................3647* F( }$ J3 G$ m2 |. v; o( Z
    Example52.9:NormalRegressionwithIntervalCensoring .........3664
    & I. g8 L) M5 j! ]1 ]# B$ FExample52.10:ConstrainedAnalysis ....................36667 b8 P/ i) D# q% [% g6 \
    Example52.11:ImplementaNewSamplingAlgorithm ...........3672
    7 i2 J( i+ r3 o" M+ {* TExample52.12:UsingaTransformationtoImproveMixing .........3683
    + }. U% u  o* I! pExample52.13:Gelman-RubinDiagnostics .................3693
    " ^4 t1 v9 `0 V+ c$ @* R; lReferences ...................................... 3700" A; x+ t- Q; R: 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8 G9 a, _. q4 f$ a1 k$ x" M
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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。。。。7 Y) Q5 J5 P6 s+ D1 a# O
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