Algorithme de Metropolis-Hastings
L'algorithme de Metropolis-Hastings (MH) est une méthode générale de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) pour tirer des échantillons de toute distribution de probabilité dont la densité peut être évaluée à une constante de normalisation près. Introduit par Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller et Teller (1953) en physique computationnelle et généralisé par Hastings (1970) aux distributions de proposition asymétriques, il constitue l'algorithme fondamental à partir duquel presque tous les échantillonneurs MCMC ultérieurs — échantillonnage de Gibbs, Monte Carlo hamiltonien, échantillonnage par tranches — sont dérivés ou peuvent être considérés comme des cas particuliers.
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Sources
- 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
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/bayesian/metropolis-hastings-algorithm
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- Régression bayésienneBayésien↔ compare
- Échantillonnage de GibbsBayésien↔ compare
- Monte Carlo HamiltonienBayésien↔ compare
- Monte Carlo séquentielBayésien↔ compare
- Slice SamplingBayésien↔ compare
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