Thuật toán Metropolis-Hastings
Thuật toán Metropolis-Hastings (MH) là một phương pháp Monte Carlo chuỗi Markov (MCMC) đa dụng để lấy mẫu từ bất kỳ phân phối xác suất nào có hàm mật độ có thể đánh giá được đến một hằng số chuẩn hóa. Được giới thiệu bởi Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller và Teller (1953) trong vật lý tính toán và được Hastings (1970) tổng quát hóa cho các phân phối đề xuất bất đối xứng, đây là thuật toán nền tảng mà từ đó gần như tất cả các bộ lấy mẫu MCMC sau này — lấy mẫu Gibbs, Monte Carlo Hamilton, lấy mẫu lát cắt — đều bắt nguồn hoặc có thể được xem là các trường hợp đặc biệt.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Nguồn tài liệu
- 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
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Hồi quy BayesBayes↔ compare
- Lấy mẫu GibbsBayes↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloBayes↔ compare
- Monte Carlo Tuần tựBayes↔ compare
- Lấy mẫu lát cắtBayes↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →