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作为先决条件，咱们将应用几行代码，在代码中，咱们创立了一些测试数据，其中因变量 y 线性依赖于自变量 x（预测变量）；定义线性模型拟合数据的可能性和先验；并实现一个简略的 Metropolis-Hastings MCMC 从该模型的后验散布中采样。
x = (-(sleze-1)/2):((sple-1)/2)
y = treA * x + tuB + rnorm(n=sapeize,mean=0,sd=tuSd)所以，让咱们运行 MCMC：
stavalue = c(4,2,8)
cn = rmtrisMCC(avae, 10000)由 coda 促成的链的一些简略总结
好吧，coda 是一个 R 包，它提供了许多用于绘制和剖析后验样本的规范函数。为了使这些性能起作用，您须要将输入作为“mcmc”或“mcmc.list”类的对象，咱们将在前面探讨。
领有一个 coda 对象的益处是咱们通常想要用链做的很多事件都曾经实现了，所以例如咱们能够简略地 summary() 和 plot() 输入
summary(chn)
plot(cn)它提供了一些对于控制台的有用信息和一个大抵如下所示的图：
图： 一个 coda 对象的 plot() 函数的后果
对 plot() 函数的后果：每一行对应一个参数，因而每个参数有两个图。右边的图称为轨迹图——它显示了参数在链运行时所取的值。右图通常称为边际密度图。基本上，它是轨迹图中值的（平滑的）直方图，即参数值在链中的散布。
边际密度暗藏了相关性
边际密度是参数取值与所有其余“边缘化”参数的平均值，即其余参数依据其后验概率具备任何值。通常，边际密度被视为贝叶斯剖析的次要输入（例如，通过报告它们的均值和标准差），但我强烈建议不要进一步剖析这种做法。起因是边际密度“暗藏”了参数之间的相关性，如果存在相关性，参数的不确定性在边际中仿佛要大得多。
Plot(data.frame(can))在咱们的例子中，应该没有大的相关性，因为我以这种形式设置了示例
x = (-(samee-1)/2):((smeie-1)/2) + 20再次运行 MCMC 并查看相关性应该会给你一个齐全不同的画面。
图： 不均衡 x 值拟合的边际密度（对角线）、配对密度（下图）和相关系数（上图）
您能够看到第一个和第二个参数（斜率和截距）之间的强相关性，并且您还能够看到每个参数 X2 的边际不确定性减少了。
请留神，咱们在这里只查看了配对相关性，可能依然有更高阶的交互不会呈现在这样的剖析中，所以你可能依然脱漏了一些货色。
收敛诊断
当初，到收敛：一个 MCMC 从后验散布创立一个样本，咱们通常想晓得这个样本是否足够靠近后验以用于剖析。有几种规范办法能够查看这一点，但我倡议应用 Gelman-Rubin 诊断。
cha2 = runmeooi_MCMC(arvue, 10000)
cominchns = mcmc.list(cai, ain2)
plot(coinchns)后果图应该是这样的
图： 后果
diag 为您提供每个参数的比例缩减因子。因子 1 意味着方差和链内方差相等，较大的值意味着链之间依然存在显着差别。
改善收敛 / 混合
那么，如果还没有收敛怎么办？当然，你总是能够让 MCMC 运行更长时间，但另一个抉择是让它收敛得更快。可能会产生两件事：
-
与咱们从中抽样的散布相比，您的提议函数很窄——承受率高，但咱们没有失去任何后果，混合不好
-
与咱们从中抽样的散布相比，您的提议函数太宽了——承受率低，大部分工夫咱们都呆在原地
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