Chapter 10

10.2 The Metropolis algorithm

using Random, Distributions, Plots

這邊可以注意幾件事關於 julia。

• 如果是要生成一個 scaler，那寫 rand(Normal()) 就可以了。寫 rand(Normal(),1) 會產生一個向量 vector，導致後面的函數無法接受。
• logpdf.(Normal(___, ___)), y) 由於後面的 y 是一個向量，所以需要寫成 logpdf. 做廣播計算，否則計算會出問題。
• Θ = Float64[] 和 push!(Θ, theta) 的搭配。我不知道這樣做跟 Array{Float64}(undef, S) 誰的效能比較好？可能是後者吧。但因為沒有體感差別，所以不確定。

#-------

# 初始化接受计数器
"""
(s2, t2, mu, y, delta2, S)
這幾個引數，可寫可不寫。
"""

y = [9.31, 10.18, 9.16, 11.60, 10.33]

function mh_sampler(y, delta2)
    s2 = 1
    t2 = 10
    mu = 5
    theta = 0
    #delta2 = 0.5 # 調整這個參數，可改變接受率。
    S = 10_000
    theta = 0.0
    Θ = Float64[]  # 用于存储 theta 的数组
    accept_count = 0  # 初始化接受计数器
    for s in 1:S
        theta_star = theta + rand(Normal(0, sqrt(delta2)))

        log_r = (sum(logpdf.(Normal(theta_star, sqrt(s2)), y)) + 
        logpdf(Normal(mu, sqrt(t2)), theta_star) - 
        sum(logpdf.(Normal(theta, sqrt(s2)), y)) - 
        logpdf(Normal(mu, sqrt(t2)), theta))

        if log(rand(Uniform())) < log_r
            theta = theta_star
            accept_count += 1 # 增加接受计数器
        end

        push!(Θ, theta)
    end

    accept_rate = accept_count/S
    return Θ, accept_rate
end


# 调用函数
Θ, acceptance_rate = mh_sampler(y, 0.1)
acceptance_rate

0.7815

• 如果 δ2 = 0.1，接受率大約在 0.70 左右。
• 如果 δ2 = 1.0，接受率大約在 0.50 - 0.60。
• 如果 δ2 = 2.0，接受率大約在 0.3 左右。

調高一點，

來畫點圖。 這樣沒錯，跟書上的是一樣的。

plot(Θ)