实现 t-walk 算法的t-walk 包允许您定义对（对数）似然函数的支持，如果这是您所追求的。

Supp a function that takes a vector of length=dim and returns TRUE if the vector is within the support of the objective and FALSE otherwise. Supp is *always* called right before Obj.

它似乎也是一种非常通用的采样算法。从包装：

t-walk 是一种“用于连续分布的通用采样算法”，用于从许多目标函数中采样（特别适用于使用非标准模型的后验分布，这会使通用算法和软件的使用变得困难）；它是一个不需要调整的 MCMC。

R包在这里：www.cimat.mx/~jac/twalk/

您还应该查看 Mamba，一个新的 MCMC 包，但它不在 R 中，而是在 julia 中：

https://github.com/brian-j-smith/Mamba.jl

它依赖于 julia Distributions 包，它允许您创建自己的发行版

包文档和示例： http: //mambajl.readthedocs.org/en/latest/

Stan 允许将用户定义的函数（包括可能性）作为模型“函数”块的一部分。这些可能不如语言的内置可能性那么快（并且它们不会自动删除常数项），但它们仍然会相当快。编写函数的具体细节可以在 Stan 手册中找到，示例可以在stan-users 邮件列表中找到。