Metropolis-Hastings algoritm
Metropolis-Hastings (MH) algoritmen är en allmän Markovkedjemonte Carlo (MCMC) metod för att dra stickprov från en godtycklig sannolikhetsfördelning vars täthet kan utvärderas upp till en normaliserande konstant. Den introducerades av Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller och Teller (1953) inom beräkningsfysik och generaliserades av Hastings (1970) till asymmetriska förslagsfördelningar. Den utgör den grundläggande algoritmen från vilken nästan alla efterföljande MCMC-samplers – Gibbs sampling, Hamiltonian Monte Carlo, slice sampling – härleds eller kan ses som specialfall.
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.
+2 more
Källor
- 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
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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 regressionBayesiansk statistik↔ compare
- Gibbs samplingBayesiansk statistik↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloBayesiansk statistik↔ compare
- Sekventiell Monte CarloBayesiansk statistik↔ compare
- Slice SamplingBayesiansk statistik↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →