Dynamisk Metropolis-Hastings-algoritme
Den dynamiske Metropolis-Hastings (Dynamisk MH) algoritmen anvender Metropolis-Hastings MCMC-sampleren på Bayesianske tilstandsromsmodeller og modeller med tidsvarierende parametere. Ved hvert tidsskritt oppdateres latente tilstander eller utviklende parametere via forslags- og aksept-steg, noe som gir fulle posteriorfordelinger over trajektorier i stedet for enkeltfiltrerte estimater.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Metropolis-Hastings Algorithm for Time-Varying Models. ScholarGate. https://scholargate.app/no/bayesian/dynamic-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.
- Dynamisk Bayesiansk InferensBayesiansk↔ compare
- Gibbs-samplingBayesiansk↔ compare
- Kalman-filteretBayesiansk↔ compare
- Metropolis-Hastings-algoritmenBayesiansk↔ compare
- Partikkelfilter (sekvensiell Monte Carlo)Bayesiansk↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →