Algoritma Metropolis-Hastings
Algoritma Metropolis-Hastings (MH) adalah metode Markov chain Monte Carlo (MCMC) serbaguna untuk mengambil sampel dari distribusi probabilitas apa pun yang densitasnya dapat dievaluasi hingga konstanta normalisasi. Diperkenalkan oleh Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller, dan Teller (1953) dalam fisika komputasi dan digeneralisasi oleh Hastings (1970) ke distribusi proposal asimetris, ini adalah algoritma dasar dari mana hampir semua sampler MCMC berikutnya — Gibbs sampling, Hamiltonian Monte Carlo, slice sampling — diturunkan atau dapat dilihat sebagai kasus khusus.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Regresi BayesianBayesian↔ compare
- Sampling GibbsBayesian↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloBayesian↔ compare
- Monte Carlo SekuensialBayesian↔ compare
- Slice SamplingBayesian↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →