您好，我建立了一些模型，该模型由具有一些节点和边的图结构组成。 公式是
id它是从逻辑增长模型修改而来的。 在y中，有数百个节点，并且邻接M是具有边的邻接矩阵。 我的参数是alpha和beta。
我有一些纵向
PrimaryGeneratedColumn，我的初始条件是id的第一个数据。
我想找到最能描述下一个纵向数据（y1）的参数。
这是我的实验步骤。 首先，我使用任何参数对模型进行仿真，然后将结果与y1数据进行比较。并根据比较结果修改参数。 很多次迭代，然后我得到了最好的参数。
我得到了一些必须使用贝叶斯推理MCMC方法的信息，但是我不知道如何对我的模型实施...
请有人帮我...