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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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    ! a, ~- ~$ d* J* I2 R
    Chapter 52% o7 z4 Y2 h' B9 a2 }: L, C, x
    TheMCMCProcedure
    / r# o6 }1 m( IContents
    9 \- _8 T3 p. D7 V" DOverview:MCMCProcedure ............................ 3478- e& P" q& o: d+ F- F+ `
    PROCMCMCComparedwithOtherSASProcedures ............34795 }* _- f6 p& `1 F& b# e7 y- T9 b
    GettingStarted:MCMCProcedure .......................... 3479
    5 R; Z* o# V/ m  h% WSimpleLinearRegression ...........................3480* i1 q- G0 X; U- c9 j3 t& w
    TheBehrens-FisherProblem ..........................3488
      V* a! H2 a: T  F. p( I6 p2 \. KMixed-EffectsModel .............................3492& e& U- k* _- s
    Syntax:MCMCProcedure .............................. 3495
    : H, i/ a( W0 iPROCMCMCStatement ...........................34960 ]8 b" b# Q: T! F! \* j- U+ I
    ARRAYStatement ...............................35088 q. T5 [4 s9 b  e/ Y- z
    BEGINCNST/ENDCNSTStatement .....................3509: @: j) ~3 m$ m9 J! |
    BEGINNODATA/ENDNODATAStatements .................35117 o' c" S' }; i# v+ y3 \! i" L2 ~8 `
    BYStatement .................................3511' Y- ^* C9 [9 ^. d0 L! J( F! d# K
    MODELStatement ...............................3512" j( T9 Y5 ?8 _( M% n* H
    PARMSStatement ...............................3515; f! P* r, w+ J+ z( k# R
    PRIOR/HYPERPRIORStatement .......................3516
    / y4 n+ y) J+ b. Q; ]# yProgrammingStatements ...........................3516
    : i% E# b; `. N2 `UDSStatement .................................3518: s: m6 t! s- E0 t! F
    Details:MCMCProcedure .............................. 35228 y2 v. w! n! [6 S5 {5 k
    HowPROCMCMCWorks ..........................3522
    2 Z& e" C+ o6 B+ E; F  J& D$ _BlockingofParameters ............................3523
    & L- J" g, o6 @' m4 d! HSamplers ....................................3524' M# o% v+ f0 u2 t
    TuningtheProposalDistribution .......................35250 S% `- ]& g; g+ W: J/ T' ?: v
    InitialValuesoftheMarkovChains ......................3528, I; n, g3 Y9 Y6 K
    AssignmentsofParameters ..........................3528! z& H! h5 q" h1 A) z
    StandardDistributions .............................35306 ?1 }( d( T& y9 q. \
    SpecifyingaNewDistribution .........................3541! Q* d/ ?6 L6 E1 k6 G, B2 @, x" C0 o
    UsingDensityFunctionsintheProgrammingStatements ...........3542
    7 s! q; a* `6 F  pTruncationandCensoring ...........................3544' q% ]: v" Z' @9 ?# r% ]# m
    MultivariateDensityFunctions ........................3546
    # @1 S3 o6 j6 {. b/ ^+ T0 S2 k  {4 bSomeUsefulSASFunctions ..........................3549* t1 k! e9 \& j: |) c- J+ r" F
    MatrixFunctionsinPROCMCMC ......................3551
    5 e* y& _% u7 TModelingJointLikelihood ...........................3556& L: C! Y# o* e, I1 G6 X
    RegeneratingDiagnosticsPlots ........................3557! O+ q. w0 b6 d  c  l, M' L
    PosteriorPredictiveDistribution ........................3560
    5 S( b  ]; V. Z% T) ~# n. c! B; sHandlingofMissingData ...........................3565
    3 ^- ^, F% D4 M/ S! AFloatingPointErrorsandOverflows ......................3565
    0 T( W! G! T$ E+ Z% fHandlingErrorMessages ...........................3568# ?& C/ P5 _# V: Y7 U8 Q& e' s
    ComputationalResources ...........................3570# i; `* w# |5 l- c4 i
    DisplayedOutput ................................3571
    3 h6 A3 P' u; IODSTableNames ...............................35753 o/ `( y% m9 L6 z) t
    ODSGraphics .................................3577. Q/ W" p) N! P
    Examples:MCMCProcedure ............................ 35789 r4 ^# O: `# ^) s% R
    Example52.1:SimulatingSamplesFromaKnownDensity .........3578
    ( {7 ?! M8 [! `; {+ h# e2 \Example52.2:Box-CoxTransformation ...................3583$ k6 B$ I- Z( X8 ^! O
    Example52.3:GeneralizedLinearModels ..................3592" Y' S4 J( ?: N9 {: v1 Z# @
    Example52.4:NonlinearPoissonRegressionModels ............3605$ ?; r! Q5 H  z) |/ \) l
    Example52.5:Random-EffectsModels ...................3614
    7 x" z% ?) X- x8 r: r' G$ WExample52.6:ChangePointModels .....................36303 [/ A% [* A/ i3 m4 L
    Example52.7:ExponentialandWeibullSurvivalAnalysis ..........3634
    # V: ?1 z2 F4 O* mExample52.8:CoxModels ..........................3647# n, R4 E; `3 A! D& U
    Example52.9:NormalRegressionwithIntervalCensoring .........3664
    # s. s$ _: v8 }3 k$ Q) \5 _Example52.10:ConstrainedAnalysis ....................3666! O5 Z9 U+ p* [* E4 R' J, l" j
    Example52.11:ImplementaNewSamplingAlgorithm ...........3672' _8 h' \/ A  O! L8 t
    Example52.12:UsingaTransformationtoImproveMixing .........36835 O' |& M' ]/ @4 }
    Example52.13:Gelman-RubinDiagnostics .................3693; L3 X! y% N7 X$ j& Y5 \
    References ...................................... 3700- L3 \; z5 \, a  D/ e) u8 G
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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。。。。
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