سلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC) — متروبوليس-هاستينغز وأخذ عينات جيبس
سلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC) هي عائلة من خوارزميات المحاكاة التي تنشئ سلسلة ماركوف يكون توزيعها الثابت هو التوزيع اللاحق المستهدف، مما يتيح الاستدلال البايزي وحساب التكاملات عالية الأبعاد التي قد تكون مستعصية تحليليًا. تم ريادتها بواسطة متروبوليس وزملاؤه في عام 1953 وتم توسيعها بواسطة هاستينغز في عام 1970، وتشكل MCMC أساس الإحصاء البايزي الحديث. النوعان الأكثر استخدامًا هما متروبوليس-هاستينغز، الذي يقترح تحركات من توزيع اقتراح عام، وأخذ عينات جيبس، الذي يسحب كل معلمة بالتناوب من توزيعها الشرطي الكامل.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+8 more
المصادر
- Gelman, A., Carlin, J.B., Stern, H.S., Dunson, D.B., Vehtari, A. & Rubin, D.B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/b16018 ↗
- Brooks, S., Gelman, A., Jones, G.L. & Meng, X.-L. (Eds.) (2011). Handbook of Markov Chain Monte Carlo. Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/b10905 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Markov Chain Monte Carlo (MCMC — Metropolis-Hastings, Gibbs Sampling). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/simulation/markov-chain-monte-carlo
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- الحساب التقريبي بايزيالمحاكاة↔ compare
- الانحدار البايزيبايزي↔ compare
- محاكاة التمهيدالمحاكاة↔ compare
- أخذ العينات باللاتين هايبركيوبالمحاكاة↔ compare
- محاكاة مونت كارلواتخاذ القرار↔ compare