Metoda Monte Carlo cu Lanțuri Markov (MCMC)
Metoda Monte Carlo cu Lanțuri Markov (MCMC) este o familie de algoritmi computaționali pentru eșantionarea din distribuții de probabilitate complexe, cel mai adesea distribuțiile posterioare care apar în inferența bayesiană. În loc să calculeze distribuțiile posterioare analitic — ceea ce este rar posibil pentru modele realiste — MCMC construiește un lanț Markov a cărui distribuție staționară este distribuția posterioară țintă și extrage eșantioane dependente din aceasta, permițând inferența probabilistică completă pentru practic orice model.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+25 more
Surse
- 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: 978-1439840955
- Brooks, S., Gelman, A., Jones, G. & Meng, X.-L. (Eds.). (2011). Handbook of Markov Chain Monte Carlo. CRC Press. ISBN: 978-1420079418
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Markov Chain Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/bayesian/mcmc
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.
- Bayesian Model AveragingBayesian↔ compare
- Bayesian RegressionBayesian↔ compare
- Inferența variaționalăBayesian↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →