Algoritmo de Metropolis-Hastings
O algoritmo de Metropolis-Hastings (MH) é um método geral de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) para extrair amostras de qualquer distribuição de probabilidade cuja densidade possa ser avaliada até uma constante de normalização. Introduzido por Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller e Teller (1953) na física computacional e generalizado por Hastings (1970) para distribuições de proposta assimétricas, é o algoritmo fundamental do qual quase todos os amostradores MCMC subsequentes — amostragem de Gibbs, Monte Carlo Hamiltoniano, amostragem por fatia — são derivados ou podem ser vistos como casos especiais.
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Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/bayesian/metropolis-hastings-algorithm
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