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##NB:Lownumberofdrawsforspeedup.Considerusingmoredraws!##GelmanandMeng(1991)kernelfunctionGelmanMeng<-function(x,A=1,B=0,C1=3,C2=3,log=TRUE){if(is.vector(x))x<-matrix(x,nrow=1)r<--.5*(A*x[,1]^2* ...

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## NB : Low number of draws for speedup. Consider using more draws!
## Gelman and Meng (1991) kernel function
GelmanMeng <- function(x, A = 1, B = 0, C1 = 3, C2 = 3, log = TRUE)
{
if (is.vector(x))
x <- matrix(x, nrow = 1)
r <- -.5 * (A * x[,1]^2 * x[,2]^2 + x[,1]^2 + x[,2]^2
- 2 * B * x[,1] * x[,2] - 2 * C1 * x[,1] - 2 * C2 * x[,2])
if (!log)
r <- exp(r)
as.vector(r)
}
## Run the AdMit function to fit the mixture approximation
set.seed(1234)
outAdMit <- AdMit(KERNEL = GelmanMeng,
mu0 = c(0.0, 0.1), control = list(Ns = 1e4))
## Use importance sampling with the mixture approximation as the
## importance density
outAdMitIS <- AdMitIS(N = 1e4, KERNEL = GelmanMeng, mit = outAdMit$mit)
print(outAdMitIS

复制代码https://cran.r-project.org/web/packages/AdMit/AdMit.pdf

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