1 年 后

非常感谢靳老师的讲解，写的非常好！！！非常感谢?
有两个问题：
1. Algorithm 5 MCMC 采样算法 里面，“如果u<alpha(x_t,y)=p(y)*q(x_t|y)“，应该为：“如果u<alpha(x_t,y)=p(y)/p(x_t)”。 Metropolis 算法其实就是假定proposal distribution是对称分布的。所以这个算法上面那些：对Metropolis 算法，从细致平稳条件推出的解释，值得再推敲。
2. Algorithm 5 和Algorithm 6 中，当不接受alpha转移的时候，X_t+1=X_t，这是否会增加这个样本的采样？是否可以用一个结果向量来保存所有满足接受率的X_t值，而对不满足的则不保存。也就是去除这种算法结果中所有连续重复的X_t.