Markov-Kette Monte Carlo (MCMC)

Markov-Kette Monte Carlo (MCMC) ist eine Familie von computergestützten Algorithmen zur Stichprobenziehung aus komplexen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, am häufigsten den Posterior-Verteilungen, die in der Bayes'schen Inferenz auftreten. Anstatt Posterior-Verteilungen analytisch zu berechnen – was für realistische Modelle selten möglich ist – konstruiert MCMC eine Markov-Kette, deren stationäre Verteilung die Ziel-Posterior-Verteilung ist, und zieht abhängige Stichproben daraus, was eine vollständige probabilistische Inferenz für praktisch jedes Modell ermöglicht.