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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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    . ?. V+ m) l; z+ x4 `
    Chapter 52
    + j* ^# c4 H0 e. T5 b/ fTheMCMCProcedure
    $ k; x  H. a1 X4 Q: Z  VContents% g$ |" i/ e  D/ e: H' B
    Overview:MCMCProcedure ............................ 3478
    1 h7 O, I" K# u3 m7 B0 J* C( s4 mPROCMCMCComparedwithOtherSASProcedures ............3479
    " s+ J1 K! y; S( q/ NGettingStarted:MCMCProcedure .......................... 3479$ l! T  z5 `: ^
    SimpleLinearRegression ...........................3480; [" }& \9 R8 q# d- n9 i
    TheBehrens-FisherProblem ..........................3488; T" @- G; w: r' R- P$ T9 ?. a
    Mixed-EffectsModel .............................3492
    : q/ }6 T; `) S) ]Syntax:MCMCProcedure .............................. 3495/ s$ d: r  n9 e1 M% q. F
    PROCMCMCStatement ...........................3496- n8 R4 n3 J& K& U+ I2 P1 j' S
    ARRAYStatement ...............................35082 d5 f( L5 g; H
    BEGINCNST/ENDCNSTStatement .....................3509  B& X3 x( V" l- J
    BEGINNODATA/ENDNODATAStatements .................3511
    4 i% V( B) u1 o! R! k) d( {BYStatement .................................3511: V# P' }2 P4 f1 Q( _% p; g+ [* ^
    MODELStatement ...............................3512; l! ^" A: X; z: k
    PARMSStatement ...............................3515
      R  a8 H: s9 \1 Y9 y/ ~5 H/ jPRIOR/HYPERPRIORStatement .......................3516$ D& B9 p$ R9 e7 x: O( ~
    ProgrammingStatements ...........................3516  l6 |6 I; y2 c* b3 R% h; {. e
    UDSStatement .................................3518
    * o- _) v7 r6 p" xDetails:MCMCProcedure .............................. 3522
    / R1 j; e0 y) p- x% j9 s- a2 o; BHowPROCMCMCWorks ..........................35224 h' ^  j1 S: l8 T
    BlockingofParameters ............................3523: h) ?# n7 J7 m4 V
    Samplers ....................................3524* i) l' o6 p! |) n7 w7 Y1 W
    TuningtheProposalDistribution .......................3525' I7 l7 P4 q! J2 f# I. H7 D( E
    InitialValuesoftheMarkovChains ......................35284 [# d) M! Y9 V, p8 G/ U7 f% l
    AssignmentsofParameters ..........................35286 L1 W# P( h3 c; X+ s
    StandardDistributions .............................3530
    7 I: S) s8 c2 d) }/ b9 OSpecifyingaNewDistribution .........................3541
    ! X' t/ K+ {! G. S# f$ @UsingDensityFunctionsintheProgrammingStatements ...........3542
    $ V9 K5 F$ }# D) sTruncationandCensoring ...........................3544
    # P7 i# u3 d5 x6 ?MultivariateDensityFunctions ........................3546) m+ r3 Y8 _3 U* r: H- F; R
    SomeUsefulSASFunctions ..........................3549
    ; u; ^5 f/ L$ K& _/ m8 v- SMatrixFunctionsinPROCMCMC ......................3551. x) h% r0 d7 z% K7 G
    ModelingJointLikelihood ...........................3556
    & T" m  O# A4 @RegeneratingDiagnosticsPlots ........................3557
    " B  f& i/ M% E. Y. aPosteriorPredictiveDistribution ........................3560. Z4 K# F& _" S( t4 K
    HandlingofMissingData ...........................3565
    + ?* ?3 t+ t( h3 h4 h0 q5 oFloatingPointErrorsandOverflows ......................3565
    ' q5 h: S3 q# x6 H6 T2 l, KHandlingErrorMessages ...........................3568
    0 E# z% y2 S0 N* b2 s; K+ WComputationalResources ...........................35709 P+ }# y7 A1 a# q, D) _
    DisplayedOutput ................................3571/ k! m) w" d! f% |8 q0 y) Q( l
    ODSTableNames ...............................3575" Q0 D/ v% S6 V5 O
    ODSGraphics .................................3577( j6 k( K% I& A# C' w
    Examples:MCMCProcedure ............................ 3578
    5 o& p( z1 N* K# L: o& I: uExample52.1:SimulatingSamplesFromaKnownDensity .........35785 p! [# \5 t! e* W
    Example52.2:Box-CoxTransformation ...................3583
    * A7 `8 d/ j6 P0 j! r9 N8 ^Example52.3:GeneralizedLinearModels ..................3592
    + g% ~2 \' E# o# X9 T* g* LExample52.4:NonlinearPoissonRegressionModels ............3605' g6 {% A2 c! [! I
    Example52.5:Random-EffectsModels ...................3614# J+ B) u" f+ [4 U* D, \/ ^/ H
    Example52.6:ChangePointModels .....................3630" Z& U/ R8 l, I% K9 {- z" O  T$ ]
    Example52.7:ExponentialandWeibullSurvivalAnalysis ..........3634
    & g6 o& q. V9 V$ g6 LExample52.8:CoxModels ..........................3647) D* d  J. T. @" g% J6 [
    Example52.9:NormalRegressionwithIntervalCensoring .........3664" A8 w2 j* o! M" T3 H9 F2 o1 m6 C
    Example52.10:ConstrainedAnalysis ....................3666
    ' ^) l% _7 v% G! D. FExample52.11:ImplementaNewSamplingAlgorithm ...........3672
    - h9 @' y1 K: |- u! QExample52.12:UsingaTransformationtoImproveMixing .........3683$ \) |, `& R. I$ b, \8 p
    Example52.13:Gelman-RubinDiagnostics .................3693  \% f7 A7 r' v; g! Y) q
    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( V% p( D; q2 ]7 W6 ?: h& x
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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！, V1 X$ E8 o- m: L0 `; \7 t
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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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