Metropolis-Hastings-algoritmen
Metropolis-Hastings (MH)-algoritmen er en generell Markovkjede Monte Carlo (MCMC)-metode for å trekke utvalg fra enhver sannsynlighetsfordeling hvis tetthet kan evalueres opp til en normaliseringskonstant. Introdusert av Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller og Teller (1953) innen beregningsfysikk og generalisert av Hastings (1970) til asymmetriske forslagsfordelinger, er den den grunnleggende algoritmen som nesten alle påfølgende MCMC-samplere – Gibbs-sampling, Hamiltonsk Monte Carlo, skivesampling – er avledet fra eller kan betraktes som spesialtilfeller av.
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.
+2 more
Kilder
- 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
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Bayesiansk regresjonBayesiansk↔ compare
- Gibbs-samplingBayesiansk↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloBayesiansk↔ compare
- Sekvensiell Monte CarloBayesiansk↔ compare
- Slice SamplingBayesiansk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →