אלגוריתם מטרופוליס-הסטינגס
אלגוריתם מטרופוליס-הסטינגס (MH) הוא שיטת מונטה קרלו של שרשרת מרקוב (MCMC) כללית לדגימה מהתפלגות הסתברות כלשהי שניתן להעריך את צפיפותה עד כדי קבוע נורמליזציה. האלגוריתם הוצג על ידי מטרופוליס, רוזנבלות', רוזנבלות', טלר וטלר (1953) בפיזיקה חישובית והורחב על ידי הסטינגס (1970) להתפלגויות הצעה אסימטריות, והוא האלגוריתם הבסיסי שממנו נגזרים כמעט כל דוגמי ה-MCMC הבאים – דגימת גיבס, מונטה קרלו המילטוניאני, דגימת פרוסה – או שניתן לראותם כמקרים פרטיים.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/he/bayesian/metropolis-hastings-algorithm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- רגרסיה בייסיאניתבייסיאני↔ compare
- דגימת גיבסבייסיאני↔ compare
- המילטוניאן מונטה קרלובייסיאני↔ compare
- מונטה קרלו סדרתיבייסיאני↔ compare
- דגימת פרוסות (Slice Sampling)בייסיאני↔ compare