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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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    + ]/ N( F. A2 F7 N' r+ ^+ n
    Chapter 52
    . G7 k7 i9 c; |9 ~TheMCMCProcedure
    3 t" e$ q7 e- dContents
    0 b9 b' ^* T- `+ r; E+ S- O7 y0 T: ROverview:MCMCProcedure ............................ 3478
    ! E+ H; V- g3 J1 }& iPROCMCMCComparedwithOtherSASProcedures ............34799 E0 Y% `6 ^/ x) l
    GettingStarted:MCMCProcedure .......................... 3479. m/ u, [9 W2 G  R8 X
    SimpleLinearRegression ...........................34802 z; {* s1 a1 n
    TheBehrens-FisherProblem ..........................3488' l' G$ t# `3 ]
    Mixed-EffectsModel .............................3492
    & B( d, c! j, G- @* c, FSyntax:MCMCProcedure .............................. 3495$ U+ X9 x( }' |5 C$ c& ]% R& i* Q3 f
    PROCMCMCStatement ...........................3496
    5 B9 q' f4 `( w0 E5 D, DARRAYStatement ...............................3508* T8 ?0 ?& d; |# w" t$ w
    BEGINCNST/ENDCNSTStatement .....................3509- H* X1 t  p5 D, n) |
    BEGINNODATA/ENDNODATAStatements .................3511( v& P! u$ P; X, C. b4 L8 d! U
    BYStatement .................................3511( X! o# |& n3 _8 S: Q4 r7 V- M2 m
    MODELStatement ...............................35125 z" u) n: A" d8 ^( C. L
    PARMSStatement ...............................35158 S5 a) }- D4 f
    PRIOR/HYPERPRIORStatement .......................3516
    5 f9 z' T6 B1 |& o5 yProgrammingStatements ...........................3516
    % R" e2 g2 P+ v7 }" y! l. l. MUDSStatement .................................3518
    6 ]3 ]' f/ ^& KDetails:MCMCProcedure .............................. 3522
    " c( S( ]1 Y2 `5 n+ |HowPROCMCMCWorks ..........................35228 F0 }# {$ \- X5 m3 w
    BlockingofParameters ............................3523
    / \4 Z( V7 j: i! m3 \Samplers ....................................35245 x2 [$ L1 _2 c" g4 P8 g
    TuningtheProposalDistribution .......................3525/ D3 G" _7 f; x$ h+ \8 z  D
    InitialValuesoftheMarkovChains ......................3528
    ( A6 |. w/ E$ Y% e+ [AssignmentsofParameters ..........................3528
    8 I" A0 U6 F2 _# QStandardDistributions .............................3530
    6 S9 X: q- z' ]9 e# }$ S7 dSpecifyingaNewDistribution .........................3541
    " N/ _/ w: @2 l. X- zUsingDensityFunctionsintheProgrammingStatements ...........3542  v6 A3 X8 L1 T+ a% K5 }
    TruncationandCensoring ...........................3544
    . [: h; T9 F. ^! i0 kMultivariateDensityFunctions ........................3546; _4 B, S4 S, e! g% b" H/ S: g
    SomeUsefulSASFunctions ..........................35495 K1 `2 m& Z  S7 U
    MatrixFunctionsinPROCMCMC ......................3551! r, m" X/ ?, f& p; ^
    ModelingJointLikelihood ...........................3556; D7 y/ H5 |: M" G4 Z8 h; K0 a
    RegeneratingDiagnosticsPlots ........................35576 `# j  G) T! l2 A9 W8 |- S
    PosteriorPredictiveDistribution ........................3560+ {7 f: K, Y7 D
    HandlingofMissingData ...........................3565. M) H; r+ m/ g/ r+ H
    FloatingPointErrorsandOverflows ......................3565
    8 u7 W( l4 S9 W" x. w6 @3 jHandlingErrorMessages ...........................3568, e4 H: x9 Z. R2 I% _# F
    ComputationalResources ...........................35700 J9 l3 E- \. \9 \9 r: i9 y" N* \; n
    DisplayedOutput ................................3571
    $ W6 t+ i- R. w& }ODSTableNames ...............................35754 k. {. g6 s$ _8 h3 M$ ]6 V+ r
    ODSGraphics .................................3577
    / Q* i6 L6 d4 Z8 [  }Examples:MCMCProcedure ............................ 3578
    & C. K. V0 {' ]6 i& {, B  UExample52.1:SimulatingSamplesFromaKnownDensity .........35787 y4 N/ S/ E7 x1 M% Q+ m' N. W
    Example52.2:Box-CoxTransformation ...................3583
    " g. m( j0 S' v# cExample52.3:GeneralizedLinearModels ..................3592: i) E1 J+ V- ^$ Q) N
    Example52.4:NonlinearPoissonRegressionModels ............3605
    4 f* p6 L  Z8 w6 k* _Example52.5:Random-EffectsModels ...................3614
    . A2 z& B2 X: IExample52.6:ChangePointModels .....................3630) R+ K$ M% x9 \, Y! a: t9 R
    Example52.7:ExponentialandWeibullSurvivalAnalysis ..........3634; P" @2 B3 k9 m9 x/ O3 K
    Example52.8:CoxModels ..........................3647
    8 P6 ~$ l8 I+ T5 }! h1 mExample52.9:NormalRegressionwithIntervalCensoring .........3664
    % S( V1 C  m! I4 W* C& _Example52.10:ConstrainedAnalysis ....................3666) \" t9 F7 m) q8 A6 e/ n# j/ T3 K9 |
    Example52.11:ImplementaNewSamplingAlgorithm ...........3672! O; n7 K& u! |6 Z# y. O+ a  G/ g
    Example52.12:UsingaTransformationtoImproveMixing .........3683! [0 \% i! F9 R- Y# P0 M
    Example52.13:Gelman-RubinDiagnostics .................3693, C6 c6 d* r  |+ R3 v5 Y
    References ...................................... 3700) s* q! s4 U( ^4 o
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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！- D2 I% K, u! l6 b3 P2 ?% Q& B
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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。。。。
    - j; ?, z. Q+ s7 \0 Z7 `  W5 f( _
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