Bayesian methodsBayesian / computational
동적 Metropolis-Hastings 알고리즘
동적 Metropolis-Hastings (Dynamic MH) 알고리즘은 Metropolis-Hastings MCMC 샘플러를 베이지안 상태 공간 및 시변 매개변수 모델에 적용합니다. 각 시간 단계에서 잠재 상태 또는 진화하는 매개변수는 제안 및 수락 이동을 통해 업데이트되며, 단일 필터링된 추정치가 아닌 궤적에 대한 완전한 사후 분포를 생성합니다.
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출처
- 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/ko/bayesian/dynamic-metropolis-hastings-algorithm
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