Dynamic Metropolis-Hastings Algorithm
The Dynamic Metropolis-Hastings (Dynamic MH) algorithm applies the Metropolis-Hastings MCMC sampler to Bayesian state-space and time-varying parameter models. At each time step, latent states or evolving parameters are updated via proposal-and-accept moves, yielding full posterior distributions over trajectories rather than single filtered estimates.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.