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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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    % G5 x( ?' U; j. E, n4 c! y8 [
    Chapter 525 Z) C6 x. T- q
    TheMCMCProcedure1 A( ^2 E$ p* d& _% M
    Contents
    ) ]( J8 F# Z1 Q$ }5 M' E! POverview:MCMCProcedure ............................ 3478, o% f0 u7 T4 f
    PROCMCMCComparedwithOtherSASProcedures ............3479
    ) k% z3 V/ Q# t7 @GettingStarted:MCMCProcedure .......................... 34791 I" Z. [% l, ^- |
    SimpleLinearRegression ...........................3480/ f" ~7 n" y( V
    TheBehrens-FisherProblem ..........................3488+ q" L$ ~6 N5 w5 D$ V: U; ^' h
    Mixed-EffectsModel .............................3492+ V7 {: ?* ]& s
    Syntax:MCMCProcedure .............................. 3495
    2 o0 w0 [3 b: iPROCMCMCStatement ...........................3496
    2 f* t- l+ k; {+ HARRAYStatement ...............................3508
    8 y. t9 A% O1 _% R& `2 CBEGINCNST/ENDCNSTStatement .....................3509
    ; ~2 a6 U2 J9 p6 D3 l! X! @BEGINNODATA/ENDNODATAStatements .................3511
    ( W& d4 F2 L: Y# N( W5 TBYStatement .................................3511
    , h& c5 M  e6 U; m2 ?& ~0 J+ K' a5 S+ bMODELStatement ...............................3512
    1 v/ p  j, t8 P3 z8 C9 E  _/ g: aPARMSStatement ...............................3515
    0 z) [: V1 L% h$ V8 {* O' ]PRIOR/HYPERPRIORStatement .......................3516
    + t2 R4 i+ S: p9 X" m* A0 ]ProgrammingStatements ...........................3516
    4 W3 j$ x, B& @. m; H8 ZUDSStatement .................................35184 O( r5 p+ v8 a$ @! }$ }% H
    Details:MCMCProcedure .............................. 3522
    * B. s' B0 \6 k* ?HowPROCMCMCWorks ..........................3522
    - ^8 R+ j5 |+ A( q( sBlockingofParameters ............................3523  x' e1 }$ a8 ?6 e6 w
    Samplers ....................................3524. Z: G3 F) M2 U7 d+ S: d- i
    TuningtheProposalDistribution .......................3525" h) D1 ^5 S' d
    InitialValuesoftheMarkovChains ......................35289 k+ i( Y0 B$ ^
    AssignmentsofParameters ..........................3528
    + W( ]- L( f/ H" Z" X6 |StandardDistributions .............................3530, L/ I% Q; |) y
    SpecifyingaNewDistribution .........................3541- c; w# w, C% w% k
    UsingDensityFunctionsintheProgrammingStatements ...........3542
      ?' s8 N  I2 E* S! P/ R* L5 DTruncationandCensoring ...........................3544- k$ j. J. w1 n4 K# H2 ?
    MultivariateDensityFunctions ........................3546
    # n3 k- X9 [# x0 {- sSomeUsefulSASFunctions ..........................3549
    - [$ F7 A' ]# D( _+ m8 [' @' \MatrixFunctionsinPROCMCMC ......................3551% _* Q1 x! L/ U' ^/ ~
    ModelingJointLikelihood ...........................3556* h+ |$ d. E1 C# v: s6 R7 C
    RegeneratingDiagnosticsPlots ........................35574 z" \3 d: j9 E4 d9 S5 d3 _
    PosteriorPredictiveDistribution ........................3560- W1 j7 _/ O2 j% ]
    HandlingofMissingData ...........................3565- W. h) q8 `' g. f
    FloatingPointErrorsandOverflows ......................35657 S5 d% v3 L  s/ s* U; |& Q$ W
    HandlingErrorMessages ...........................3568+ w, i& G; q7 H: s
    ComputationalResources ...........................3570
    : H5 V7 {( g0 sDisplayedOutput ................................3571. t: a  p+ _- s: p7 ^9 G8 k# j
    ODSTableNames ...............................3575
    1 d8 \0 w- K% ^4 q5 T' v5 ?ODSGraphics .................................3577
    2 ~4 C! q9 `$ S& BExamples:MCMCProcedure ............................ 35788 z! U. y5 H  {  w6 v* `
    Example52.1:SimulatingSamplesFromaKnownDensity .........35789 m2 `' @8 `7 C5 L
    Example52.2:Box-CoxTransformation ...................3583
    8 {, w! y$ U1 O, SExample52.3:GeneralizedLinearModels ..................35925 v9 U' g! [( ~8 u: \' p  w( P6 V
    Example52.4:NonlinearPoissonRegressionModels ............3605
    8 o6 F+ ^& Q, EExample52.5:Random-EffectsModels ...................3614$ T8 e4 r0 f( M( B# x$ x
    Example52.6:ChangePointModels .....................3630
    ( a- E# e5 u: bExample52.7:ExponentialandWeibullSurvivalAnalysis ..........36349 c( q/ L- M2 k- Z' K
    Example52.8:CoxModels ..........................3647
    . f, T/ f: V! I* A7 _4 s% |Example52.9:NormalRegressionwithIntervalCensoring .........3664  M/ f  m4 h' k0 ]0 E  C$ M
    Example52.10:ConstrainedAnalysis ....................36667 J; l* q* ~  n4 Q( S, j/ J
    Example52.11:ImplementaNewSamplingAlgorithm ...........3672. C. s2 F, S2 m9 ]! V" U( C2 m% @* k
    Example52.12:UsingaTransformationtoImproveMixing .........3683
    & ^% N2 u% |, J3 S' cExample52.13:Gelman-RubinDiagnostics .................3693( W- D/ {+ l8 b$ ?
    References ...................................... 3700
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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/ z& j+ |# z' K" c" L- S$ v
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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！5 `& Q7 X; b1 U
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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。。。。
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