डायनामिक मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथम
डायनामिक मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स (Dynamic MH) एल्गोरिथम मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स MCMC सैंपलर को बायेसियन स्टेट-स्पेस और समय-भिन्न पैरामीटर मॉडल पर लागू करता है। प्रत्येक समय चरण पर, अव्यक्त अवस्थाओं या विकसित हो रहे मापदंडों को प्रस्ताव-और-स्वीकृति चालों के माध्यम से अद्यतन किया जाता है, जिससे एकल फ़िल्टर्ड अनुमानों के बजाय प्रक्षेपवक्र पर पूर्ण पश्च वितरण प्राप्त होते हैं।
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स्रोत
- 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 ↗
- Carlin, B. P., Polson, N. G., & Stoffer, D. S. (1992). A Monte Carlo approach to nonnormal and nonlinear state-space modeling. Journal of the American Statistical Association, 87(418), 493–500. DOI: 10.1080/01621459.1992.10475231 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Metropolis-Hastings Algorithm for Time-Varying Models. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/dynamic-metropolis-hastings-algorithm
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