Dynamischer Metropolis-Hastings-Algorithmus
Der dynamische Metropolis-Hastings-Algorithmus (Dynamic MH) wendet den Metropolis-Hastings MCMC-Sampler auf bayesianische Zustandsraum- und zeitvariable Parameter-Modelle an. In jedem Zeitschritt werden latente Zustände oder sich entwickelnde Parameter durch Vorschlags- und Akzeptanzschritte aktualisiert, was vollständige Posterior-Verteilungen über Trajektorien anstelle einzelner gefilterter Schätzungen liefert.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Metropolis-Hastings Algorithm for Time-Varying Models. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bayesian/dynamic-metropolis-hastings-algorithm
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