标签： mcmc
在实施MCMC时，更改参数时导致的似然变化很小，因此接受率非常高。怎么可能呢？
我已经尝试更改接受点的标准偏差，但这无法正常工作，因为可能参数值范围内的任何点都会引起相似的可能性，因此也被接受。不希望扩大参数的可能值的范围。
例如，参数的范围可以是0到1，并且将产生从-10.6到11.2的对数似然。考虑到两个极端，接受率应该是
exp（-10.6--11.2）= 0.5488。
因此，绝大多数观点被接受了。在使用3个参数的gibbs采样的情况下，有什么方法可以克服这种情况吗？