как смоделировать плотность случайных блужданий с использованием обратного гамма-анализа?

#bayesian

#байесовский

Вопрос:

Я работаю над своим исследованием, в котором я создал прогнозные плотности, используя байесовский подход. Теперь мне нужно сравнить это со случайным блужданием. теперь, поскольку мои прогнозы находятся в плотностях, мне нужно смоделировать заднюю прогностическую плотность случайного блуждания.

В статье, за которой я следил, говорится о генерации плотностей случайных блужданий с обратной гамма-зависимостью. Заявленный процесс заключается в моделировании прогностической плотности с обратной Гамма-задней (т. Е. в R это равносильно наличию чего-то вроде 1/rgamma(1, T/2 0,01, 1^2/2 0,01), чтобы получить ничью сигма^2, а затем выполнить y(t) rnorm(1, 0, сигма)».

здесь я не в состоянии понять, что означает «потрясения». Или кто-нибудь может сказать мне, как сгенерировать RW с помощью IG prior в целом?