MATLAB简单采样学习资源
欢迎使用本资源库，旨在通过MATLAB实践带你轻松入门各种抽样技术。本项目集合了一系列基础且直观的MATLAB代码示例，特别适合对抽样理论感兴趣的初学者。通过这些实例，你将能够理解和应用不同的抽样方法来解决实际问题，如估算特定区域的面积，这一概念虽然简单，却是深入学习复杂统计方法的基石。
主要包含的抽样技术：
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均匀采样（test1） - 展示了如何使用最基本的随机数生成进行采样，以估算一个基础区域的面积。
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接受-拒绝采样（test2） - 通过构建接受和拒绝准则，模拟复杂分布的抽样过程。
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重要性采样（test3） - 强调了不同权重下样本的重要性，及其在估算特定积分或概率时的价值。
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马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 包括Metropolis-Hastings(MH) 和 Gibbs 抽样 - 虽然本库直接实现的MCMC和Gibbs采样为指向网络现有资源的引用，但提供了学习高级抽样技术的入口点，特别适用于处理难以直接抽样的复杂分布。
注释：
- 所有示例都设计得非常简洁，目标是清晰地展示每个抽样策略的核心思想，计算的是最直观的0-1区间正方形的面积，以此帮助用户快速上手。
- 对于MCMC特别是Gibbs采样，由于涉及到的研究背景不涉及PDF的已知或特定参数估计，故仅提供学习资料链接而非直接代码，鼓励用户自行探索。
使用指南
- 每个子目录下的
.m文件对应一个具体的抽样算法实现。 - 直接在MATLAB环境下运行这些脚本，观察输出并分析结果，以加深对每种方法的理解。
- 鼓励读者根据自己的需求调整代码，实验不同的参数设置，从而更深入地学习抽样技术的细微差别。
通过这个资源，我们希望你能建立起坚实的抽样计算基础，并在此基础上进一步探索统计学与机器学习的广阔领域。快乐学习，尽情探索吧！