Bayesian methods

Metropolis-Hastings algoritms

Metropolis-Hastings (MH) algoritms ir vispārīgas Pārmetienu ķēdes Monte Karlo (MCMC) metodes paraugu iegūšanai no jebkura sadalījuma, kura blīvumu var novērtēt līdz normalizācijas konstantei. To 1953. gadā aprēķinu fizikā ieviesa Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller un Teller, un 1970. gadā Hastings to vispārināja uz asimetriskiem piedāvājuma sadalījumiem. Tas ir pamatprincips, no kura izriet vai par kuru īpašiem gadījumiem var uzskatīt gandrīz visus turpmākos MCMC paraugu ņēmējus — Gibbsa paraugu ņemšanu, Hamiltona Monte Karlo, šķērsgriezuma paraugu ņemšanu.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

+2 more

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Uz to atsaucas

ScholarGateMetropolis-Hastings Algorithm (Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/bayesian/metropolis-hastings-algorithm · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026