Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 方法是统计学中解决复杂问题的强大工具，而Metropolis-Hastings (MH) 算法则是其中的核心之一。今天，让我们通过一个简单的R代码示例，探索如何使用MH算法进行参数估计！

假设我们有一个目标分布 \( f(x) \propto x^2 e^{-x} \)，这是一个典型的Gamma分布形式。为了模拟其样本，我们可以设计一个接受-拒绝过程。首先定义提议分布（例如正态分布），然后计算接受概率并逐步构建马尔可夫链。代码简洁明了，只需几步即可完成！

以下是关键步骤：

1️⃣ 初始化参数；

2️⃣ 构造提议分布；

3️⃣ 计算接受率；

4️⃣ 更新状态直到收敛。

运行后，你会发现生成的数据完美拟合目标分布！这种方法不仅适用于理论研究，还能广泛应用于机器学习、金融建模等领域。如果你对R语言还不熟悉也没关系，这份代码注释详尽，非常适合初学者入门哦～✨

快来试试吧！🔍