Bayesian methods
메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘
메트로폴리스-헤이스팅스(MH) 알고리즘은 정규화 상수를 제외하고는 밀도를 평가할 수 있는 모든 확률 분포에서 표본을 추출하기 위한 범용 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC) 방법입니다. 1953년 Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller, Teller가 전산 물리학 분야에서 도입하고 1970년 Hastings가 비대칭 제안 분포로 일반화한 이 알고리즘은 깁스 샘플링, 해밀턴ian 몬테카를로, 슬라이스 샘플링 등 이후의 거의 모든 MCMC 샘플러가 파생되었거나 특수한 경우로 간주될 수 있는 기초적인 알고리즘입니다.
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출처
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/metropolis-hastings-algorithm
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- 베이즈 회귀베이지안↔ compare
- 깁스 샘플링(Gibbs Sampling)베이지안↔ compare
- 해밀토니안 몬테카를로베이지안↔ compare
- 순차 몬테카를로 (Sequential Monte Carlo, SMC)베이지안↔ compare
- 슬라이스 샘플링베이지안↔ compare