Markovova lančana Monte Carlo (MCMC)
Markovova lančana Monte Carlo (MCMC) je obitelj računalnih algoritama za uzorkovanje iz složenih distribucija vjerojatnosti, najčešće posteriornih distribucija koje proizlaze iz Bayesovog zaključivanja. Umjesto analitičkog izračunavanja posteriora — što je rijetko moguće za realistične modele — MCMC konstruira Markovljev lanac čija je stacionarna distribucija ciljni posterior i iz njega izvlači zavisne uzorke, omogućujući potpuno probabilističko zaključivanje za gotovo svaki model.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+25 more
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Markov Chain Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/bayesian/mcmc
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.
- Bayesian Model AveragingBayesovska statistika↔ compare
- Bayesovska regresijaBayesovska statistika↔ compare
- Varijacijska inferencijaBayesovska statistika↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →