ডাইনামিক মেট্রোপলিস-হেস্টিংস অ্যালগরিদম
ডাইনামিক মেট্রোপলিস-হেস্টিংস (ডাইনামিক এমএইচ) অ্যালগরিদমটি মেট্রোপলিস-হেস্টিংস এমসিএমসি স্যাম্পলারকে বায়েসিয়ান স্টেট-স্পেস এবং সময়-পরিবর্তনশীল প্যারামিটার মডেলগুলিতে প্রয়োগ করে। প্রতিটি সময় ধাপে, সুপ্ত অবস্থা বা বিবর্তনশীল প্যারামিটারগুলি প্রস্তাবনা-এবং-গ্রহণ (proposal-and-accept) চালের মাধ্যমে আপডেট করা হয়, যা একক ফিল্টার করা অনুমানের পরিবর্তে গতিপথের উপর সম্পূর্ণ পশ্চাৎ বণ্টন (posterior distributions) প্রদান করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Hastings, W. K. (1970). Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications. Biometrika, 57(1), 97–109. DOI: 10.1093/biomet/57.1.97 ↗
- Carlin, B. P., Polson, N. G., & Stoffer, D. S. (1992). A Monte Carlo approach to nonnormal and nonlinear state-space modeling. Journal of the American Statistical Association, 87(418), 493–500. DOI: 10.1080/01621459.1992.10475231 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Metropolis-Hastings Algorithm for Time-Varying Models. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/dynamic-metropolis-hastings-algorithm
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.
- গতিশীল বায়েসীয় অনুমান (Dynamic Bayesian Inference)বেইসীয়↔ compare
- গিবস স্যাম্পলিংবেইসীয়↔ compare
- কালম্যান ফিল্টারবেইসীয়↔ compare
- মেট্রোপলিস-হেস্টিংস অ্যালগরিদমবেইসীয়↔ compare
- Particle Filter (Sequential Monte Carlo)বেইসীয়↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →