Markov Chain Monte Carlo
Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is a family of simulation algorithms that constructs a Markov chain whose stationary distribution is the target posterior, enabling Bayesian inference and high-dimensional integral computation that would otherwise be analytically intractable. Pioneered by Metropolis and colleagues in 1953 and extended by Hastings in 1970, MCMC underpins modern Bayesian statistics. The two most widely used variants are Metropolis-Hastings, which proposes moves from a general proposal distribution, and Gibbs sampling, which draws each parameter in turn from its full conditional distribution.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
- Gelman, A., Carlin, J.B., Stern, H.S., Dunson, D.B., Vehtari, A. & Rubin, D.B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). Chapman & Hall/CRC. · DOI 10.1201/b16018
- Brooks, S., Gelman, A., Jones, G.L. & Meng, X.-L. (Eds.) (2011). Handbook of Markov Chain Monte Carlo. Chapman & Hall/CRC. · DOI 10.1201/b10905
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
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関連手法
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