MH算法在参数空间随机取值,作为起始点。按照参数的概率分布生成随机的参数,按照这一系列参数的组合,计算当前点的概率密度。依据当前点和起始点概率密度比值是否大于(0,1)之间的随机数来判断是否保留当前点。若当前点的概率密度大于该随机数,就称这种状态为接受状态,此时,在满足参数概率分布的前提下,继续随机抽取参数的组合,作为下一点,计算下一点的概率密度,并计算下一点概率密度和概率密度的比值,并继续循环。若当前点不能被接受,则继续在满足参数概率分布的前提下,继续生成随机数,作为新的参数组合,直到参数组合能够被接受为止。 文档内有例子和代码以及运行结果