อัลกอริทึม Dynamic Metropolis-Hastings
อัลกอริทึม Dynamic Metropolis-Hastings (Dynamic MH) ประยุกต์ใช้ตัวอย่าง MCMC แบบ Metropolis-Hastings กับแบบจำลองสถานะปริภูมิ (state-space models) และแบบจำลองพารามิเตอร์ที่แปรเปลี่ยนตามเวลา (time-varying parameter models) ในแต่ละขั้นเวลา สถานะแฝง (latent states) หรือพารามิเตอร์ที่เปลี่ยนแปลงจะถูกปรับปรุงผ่านการเสนอค่า (proposal) และการยอมรับ (accept) ทำให้ได้การแจกแจงภายหลัง (posterior distributions) เต็มรูปแบบตลอดเส้นทาง (trajectories) แทนที่จะเป็นการประมาณค่าที่กรองแล้วเพียงค่าเดียว
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Metropolis-Hastings Algorithm for Time-Varying Models. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การอนุมานแบบเบย์เชิงพลวัตเบย์↔ compare
- การสุ่มตัวอย่างแบบกิบบส์เบย์↔ compare
- Kalman Filterเบย์↔ compare
- ขั้นตอนวิธีเมโทรโพลิส-เฮสติงส์เบย์↔ compare
- Particle Filter (Sequential Monte Carlo)เบย์↔ compare