adaptMCMC：通用自适应蒙特卡洛马尔可夫链的实现采样器

如果已知对数密度达到常数，则允许从任意分布进行采样；贝叶斯推理中的常见情况。实现的采样算法由Vihola（2012）提出<doi:10.1007/s11222-011-9269-5>通过将提案分布调整为用户定义的接受率，通常可以实现高效率。

版本：	1.5
取决于：	R（≥2.14.1），平行，尾波,矩阵
进口：	ramcmc公司
发布时间：	2024-01-29
作者：	安德烈亚斯·谢德格尔，，
维护人员：	Andreas Scheidegger在eawag.ch>
错误报告：	https://github.com/scheidan/adaptMCMC/issues
许可证：	GPL-2型|GPL-3公司[扩展自：GPL（≥2）]
网址：	https://github.com/scheidan/adaptCMC
需要编译：	不
CRAN检查：	调整MCMC结果

文档：

参考手册：

自适应MCMC.pdf

下载内容：

包源：	自适应MCMC_1.5.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：适配器MCMC_1.5.zip，r版本：适配器MCMC_1.5.zip，r-oldrel：适配器MCMC_1.5.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：适配器MCMC_1.5.tgz，r-oldrel（arm64）：自适应MCMC_1.5.tgz，r-release（x86_64）：适配器MCMC_1.5.tgz，r-oldrel（x86_64）：自适应MCMC_1.5.tgz
旧来源：	adaptMCMC存档

反向依赖关系：

反向取决于：	EpiILM,选择性推理
反向进口：	ConsReg公司,POUMM公司
反向建议：	勇气

链接：

请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=adaptMCMC链接到此页面。