Mtalab:二元参数采样的MH算法

对于样本参数估计中，提供了很多比较不错的方法，其中就有MH算法。而面对多元时，MH算法的步骤是有变化的。针对多元MH算法估计参数，这里介绍Componentwise Metropolis-Hastings采样。

为了方便介绍，按两元参数估计！

一、Componentwise Metropolis-Hastings （CMH）采样步骤

1.初始化迭代t=1;

2. 初始化待估计参数、;

3. t=t+1;

4. 产生候选点、，通常按均匀随机分布产生;

5. 计算转移概率：