Dynamisk Metropolis-Hastings-algoritm
Den dynamiska Metropolis-Hastings-algoritmen (Dynamic MH) tillämpar Metropolis-Hastings MCMC-samplern på Bayesianska tillståndsrymds- och tidsvarierande parameter-modeller. Vid varje tidsteg uppdateras latenta tillstånd eller föränderliga parametrar via förslags- och acceptanssteg, vilket ger fullständiga posteriora fördelningar över trajektorier snarare än enskilda filtrerade estimat.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Metropolis-Hastings Algorithm for Time-Varying Models. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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 statistik↔ compare
- Gibbs samplingBayesiansk statistik↔ compare
- KalmanfilterBayesiansk statistik↔ compare
- Metropolis-Hastings algoritmBayesiansk statistik↔ compare
- Partikelfilter (sekventiell Monte Carlo)Bayesiansk statistik↔ compare
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →