Bayesian methods

Metropolis-Hastings algoritmus

A Metropolis-Hastings (MH) algoritmus egy általános célú Markov-lánc Monte Carlo (MCMC) módszer, amellyel mintákat vehetünk bármely olyan valószínűségi eloszlásból, amelynek sűrűségfüggvénye egy normalizáló konstans erejéig kiértékelhető. Az algoritmust Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller és Teller (1953) vezette be a számítógépes fizikában, majd Hastings (1970) általánosította aszimmetrikus javaslati eloszlásokra. Ez az alapvető algoritmus, amelyből szinte az összes későbbi MCMC mintavételező – Gibbs-mintavételezés, Hamilton-féle Monte Carlo, szelet-mintavételezés – származik, vagy annak speciális eseteként tekinthető.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+2 more

Források

  1. 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
  2. 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
  3. Robert, C. P., & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-21239-5
  4. 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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.

Compare side by side

Hivatkozik rá

ScholarGateMetropolis-Hastings Algorithm (Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/bayesian/metropolis-hastings-algorithm · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026