R语言中的MH算法用于统计计算。

简介：
MH算法首先在参数空间中随机选取一组值，并将其作为初始点。随后，根据预定义的参数概率分布，生成一系列随机参数组合。针对这些参数组合，算法计算每个点的概率密度。通过比较当前点及其起始点的概率密度比值与大于(0,1)范围内的随机数，来决定是否保留当前点。如果当前点的概率密度高于该随机数，则该状态被定义为“接受状态”，此时，在满足参数概率分布的约束下，算法会继续随机抽取新的参数组合作为下一点。接着，计算下一点的概率密度以及其与当前点概率密度的比值，并重复此过程。反之，如果当前点无法被接受，则算法会继续按照参数概率分布生成新的随机数作为新的参数组合，直到找到能够被接受的参数组合为止。文档中包含相关的示例、代码以及运行结果以供参考。