Bayesian methods

Cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC)

Las Cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC) son una familia de algoritmos computacionales para muestrear distribuciones de probabilidad complejas, más comúnmente las distribuciones posteriores que surgen en la inferencia bayesiana. En lugar de calcular las posteriores analíticamente —lo cual rara vez es posible para modelos realistas—, MCMC construye una cadena de Markov cuya distribución estacionaria es la posterior objetivo y extrae muestras dependientes de ella, permitiendo una inferencia probabilística completa para prácticamente cualquier modelo.

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Cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC)

Promedio de Modelos Baye…Regresión bayesiana Inferencia Variacional Inferencia Bayesiana Var…Prueba del factor de Bay…ANOVA bayesiana Análisis Factorial Bayes…Modelo Jerárquico Bayesi…Inferencia bayesiana con…Regresión lineal bayesia…

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Fuentes

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: 978-1439840955
Brooks, S., Gelman, A., Jones, G. & Meng, X.-L. (Eds.). (2011). Handbook of Markov Chain Monte Carlo. CRC Press. ISBN: 978-1420079418

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 1). Markov Chain Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/es/bayesian/mcmc

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Promedio de Modelos BayesianosBayesiano↔ compare
Regresión bayesianaBayesiano↔ compare
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Inferencia Bayesiana Variacional por Diferenciación Automática (ADVI)Prueba del factor de Bayes ANOVA bayesiana Análisis Factorial Bayesiano Modelo Jerárquico Bayesiano Inferencia bayesiana con error de medición Regresión lineal bayesiana Regresión logística bayesiana Promedio de Modelos Bayesianos Promediación bayesiana de modelos con error de medición Red Bayesiana Métodos bayesianos no paramétricos Regresión bayesiana Modelado de Ecuaciones Estructurales Bayesiano (BSEM)Series Temporales Estructurales Bayesianas Análisis de Priores Conjugados Modelo de Mezcla de Procesos de Dirichlet Bayes empírico Propagación por Expectativas (EP)Muestreo de Gibbs Hamiltonian Monte Carlo Inferencia Bayesiana Jerárquica Monte Carlo Hamiltoniano Jerárquico Inferencia Variacional Jerárquica Aproximación de Laplace MCMC para la comparación de modelos MCMC con error de medición Inferencia bayesiana multinivel Muestreador de No-Giro en U (NUTS)Filtro de Partículas (Monte Carlo Secuencial)Promediación Bayesiana Robusta de Modelos Markov Chain Monte Carlo Robusto Monte Carlo Secuencial Slice Sampling Inferencia Variacional

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