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Bayesian methods

Metropolis-Hastings-Algorithmus

Der Metropolis-Hastings (MH)-Algorithmus ist eine universelle Markov-Ketten-Monte-Carlo (MCMC)-Methode zum Ziehen von Stichproben aus jeder Wahrscheinlichkeitsverteilung, deren Dichte bis auf eine Normierungskonstante ausgewertet werden kann. Eingeführt von Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller und Teller (1953) in der computergestützten Physik und von Hastings (1970) auf asymmetrische Vorschlagsverteilungen verallgemeinert, ist er der grundlegende Algorithmus, von dem fast alle nachfolgenden MCMC-Sampler – Gibbs-Sampling, Hamiltonian Monte Carlo, Slice-Sampling – abgeleitet sind oder als Spezialfälle betrachtet werden können.

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Quellen

  1. 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
  2. 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
  3. Robert, C. P., & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-21239-5
  4. 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

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ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bayesian/metropolis-hastings-algorithm

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ScholarGateMetropolis-Hastings Algorithm (Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/bayesian/metropolis-hastings-algorithm · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026