Metropolis-Hastings Algorithm
The Metropolis-Hastings (MH) algorithm is a general-purpose Markov chain Monte Carlo (MCMC) method for drawing samples from any probability distribution whose density can be evaluated up to a normalising constant. Introduced by Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller, and Teller (1953) in computational physics and generalised by Hastings (1970) to asymmetric proposal distributions, it is the foundational algorithm from which nearly all subsequent MCMC samplers — Gibbs sampling, Hamiltonian Monte Carlo, slice sampling — are derived or can be viewed as special cases.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.