MH抽样的实现（Bayesian，winbugs）

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使用winbugs做贝叶斯估计时，如果参数的后验分布已知，则可直接抽样（gibbs）。如果参数的后验分布不服从常见的分布，则可用MH抽样实现。请问，winbugs可实现MH抽样吗？

或者还是自己编程，不断迭代？

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关键词：Bayesian winbugs WINBUG Bayes BUGS

winbugs的主要功能就是对不常见的或复杂的后验分布进行抽样，算法核心就是MH抽样算法，建议如果参数较多的话，使用winbugs来抽样。
自己编程也是可以的，网上就有random-walk MH算法步骤，给一个初始估计点，然后一步步循环迭代，产生M个样本，取平均就是后验期望估计。