Metropolis-Hastings Algoritmen
Metropolis-Hastings (MH) algoritmen er en generel Markovkæde Monte Carlo (MCMC) metode til at trække stikprøver fra enhver sandsynlighedsfordeling, hvis tæthed kan evalueres op til en normaliserende konstant. Introduceret af Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller og Teller (1953) inden for beregningsfysik og generaliseret af Hastings (1970) til asymmetriske fordelingsforslag, er det den grundlæggende algoritme, hvorfra næsten alle efterfølgende MCMC-stikprøvetagere — Gibbs-sampling, Hamiltonsk Monte Carlo, slice-sampling — er afledt eller kan betragtes som specialtilfælde.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Kilder
- Metropolis, N., Rosenbluth, A. W., Rosenbluth, M. N., Teller, A. H., & Teller, E. (1953). Equation of state calculations by fast computing machines. The Journal of Chemical Physics, 21(6), 1087–1092. DOI: 10.1063/1.1699114 ↗
- 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 ↗
- Robert, C. P., & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-21239-5
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1-439-84095-5
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/da/bayesian/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.
- Bayesiansk regressionBayesiansk↔ compare
- Gibbs SamplingBayesiansk↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloBayesiansk↔ compare
- Sekventiel Monte CarloBayesiansk↔ compare
- Slice SamplingBayesiansk↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →