Algoritma Metropolis-Hastings
Algoritma Metropolis-Hastings (MH) ialah kaedah Markov chain Monte Carlo (MCMC) tujuan am untuk mengambil sampel daripada sebarang taburan kebarangkalian yang ketumpatan permukaannya boleh dinilai sehingga satu pemalar normalisasi. Diperkenalkan oleh Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller, dan Teller (1953) dalam fizik pengiraan dan digeneralisasikan oleh Hastings (1970) kepada taburan cadangan tak simetri, ia merupakan algoritma asas yang daripadanya hampir semua pensampel MCMC seterusnya — pensampelan Gibbs, Monte Carlo Hamiltonian, pensampelan hirisan — diterbitkan atau boleh dilihat sebagai kes khas.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian 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 memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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
- Sampel GibbsBayesian↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloBayesian↔ compare
- Monte Carlo SekuensialBayesian↔ compare
- Pensampelan HirisanBayesian↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →