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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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    5 r4 H. |) E0 o8 v; Y
    Chapter 52
    1 O9 q3 w* a+ l7 oTheMCMCProcedure8 H7 ~) L; v) T2 z4 U6 j& p
    Contents: u5 I3 P! A& f' J# x* R& g3 U. G9 {: J
    Overview:MCMCProcedure ............................ 34788 _+ S8 I/ ^) `* R( Q2 t3 @# B2 c
    PROCMCMCComparedwithOtherSASProcedures ............3479
    , W  G8 V7 ?8 R- k! _GettingStarted:MCMCProcedure .......................... 3479
    3 V) y( G$ \' q/ [SimpleLinearRegression ...........................3480
    / a5 S2 s& @8 B- ^1 p: ETheBehrens-FisherProblem ..........................3488
    # I$ o+ P' u1 M( g6 i$ X2 JMixed-EffectsModel .............................34925 [9 [3 D# g; W) ^% G
    Syntax:MCMCProcedure .............................. 34956 a9 h0 J1 q+ `; E* Q; e
    PROCMCMCStatement ...........................3496
    2 w5 A' ^4 u; SARRAYStatement ...............................3508
    1 \4 g: y) S" k2 \BEGINCNST/ENDCNSTStatement .....................3509  w6 ]' H. y' J8 [
    BEGINNODATA/ENDNODATAStatements .................3511
    * R  k$ s+ {1 b8 u% @BYStatement .................................35114 M9 r2 ~! M3 b2 F5 ]) C
    MODELStatement ...............................3512) q9 L) M$ ?: {2 u' H* _2 n
    PARMSStatement ...............................35157 T! n' ?8 Q* G7 {: W+ O8 w
    PRIOR/HYPERPRIORStatement .......................35165 G) q# a& q. X% v7 _' Z
    ProgrammingStatements ...........................3516
    ( O3 p4 W1 [, k) W1 j  b' iUDSStatement .................................3518
    & O8 y: y6 y" L  v( O+ I5 vDetails:MCMCProcedure .............................. 35224 e+ c* ~+ I) Y; p6 b# }
    HowPROCMCMCWorks ..........................35220 }2 T/ S* j3 t6 j0 i$ O& b; |/ Z: j
    BlockingofParameters ............................3523
    + z, k8 n8 W4 `& C  \Samplers ....................................3524/ `, P- x7 Z9 J/ e5 r: d3 P
    TuningtheProposalDistribution .......................3525, d9 |9 V9 l5 [% H$ @9 e: l
    InitialValuesoftheMarkovChains ......................3528+ f3 W) Y  \) R9 v; E
    AssignmentsofParameters ..........................3528
    ( Y& j5 S/ q5 k5 mStandardDistributions .............................3530
    2 v( k" A1 `4 h9 M/ [SpecifyingaNewDistribution .........................3541
    , g* @6 J" C) Q" ~' i2 Y2 s& G, s4 {UsingDensityFunctionsintheProgrammingStatements ...........3542
    1 q; K8 E! {' d1 I- [TruncationandCensoring ...........................3544
    ) v1 Q! i7 Y; o" mMultivariateDensityFunctions ........................35465 ~: u. e- Q, b& _& v
    SomeUsefulSASFunctions ..........................3549) O$ F. J- o$ x! O8 |* U  z" H
    MatrixFunctionsinPROCMCMC ......................35511 |# q4 U/ Q: ?9 C/ C' ^$ R  k5 t
    ModelingJointLikelihood ...........................35569 u+ p- U1 b- o& m
    RegeneratingDiagnosticsPlots ........................3557) d7 Y! [/ _$ I
    PosteriorPredictiveDistribution ........................3560
    : t2 k5 Q+ G9 p' f2 hHandlingofMissingData ...........................35657 W2 i: U8 M4 S
    FloatingPointErrorsandOverflows ......................35652 T' N, S& l# g/ t$ T6 f0 t
    HandlingErrorMessages ...........................3568# H' h9 S0 B8 g# t. q
    ComputationalResources ...........................3570
    3 E1 T0 S. u& yDisplayedOutput ................................35719 P1 M% M7 ^7 H# ^& T7 @! [# Y
    ODSTableNames ...............................35759 @# G/ _1 c" H' e
    ODSGraphics .................................3577' Q" N% V4 @* d% w1 v
    Examples:MCMCProcedure ............................ 3578
    % T+ A/ G. c% wExample52.1:SimulatingSamplesFromaKnownDensity .........3578" I- \% i0 {5 _# u& X
    Example52.2:Box-CoxTransformation ...................3583
    & f- ?  C' L  V( tExample52.3:GeneralizedLinearModels ..................3592
    1 b) C2 {, h9 j: F/ YExample52.4:NonlinearPoissonRegressionModels ............3605
    , u( q& Y! E; T  B- k: I; f! yExample52.5:Random-EffectsModels ...................3614
    5 M. ^9 x+ [3 E6 w0 OExample52.6:ChangePointModels .....................3630
    4 r6 O+ M; T* I0 sExample52.7:ExponentialandWeibullSurvivalAnalysis ..........3634! J. }) }' J, @) Z8 e/ G8 Q+ @  D8 C
    Example52.8:CoxModels ..........................3647
    ( |, m) V4 K7 [" LExample52.9:NormalRegressionwithIntervalCensoring .........3664
    . e# Z( n. b- S/ ?" H; ~Example52.10:ConstrainedAnalysis ....................3666
    / l7 a) S7 x( Z. b) TExample52.11:ImplementaNewSamplingAlgorithm ...........3672
    ) O8 N: S* I4 H" `* W  T' G" mExample52.12:UsingaTransformationtoImproveMixing .........3683
    , X2 u% M% H' e3 @1 i" `Example52.13:Gelman-RubinDiagnostics .................3693
    3 a# r1 G: f, KReferences ...................................... 3700
    ) x8 g' W% j( z  M+ ~  ]- \
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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
    , |- u$ p, i, u; d0 F/ T3 B
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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。。。。1 ^% I8 X$ ~- B8 A* |0 o
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