Algoritmo di Metropolis-Hastings: differenze tra le versioni
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Correggo la modifica 117636317 di 82.56.126.98 (discussione): in effetti la distribuzione normale viene campionata partendo proprio dal suo integrale (in forma di tabelle), altrimenti sarebbe sempre possibile sfruttando il TLC, ma chiaramente questo è impossibile nel caso generico. insomma le MCMC non hanno niente che intrinsecamente ne limiti l'uso alla sola statistica bayesiana. |
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L''''algoritmo di Metropolis-Hastings''' è un metodo [[MCMC]] usato per generare dei valori <math>x_1, x_2,\ldots, x_n</math> che presentano una [[distribuzione di probabilità|distribuzione]] <math>p(x)</math> fissata a priori. Non necessita che la distribuzione <math>p(x)</math> sia nota, è sufficiente che sia conosciuta una funzione <math>f(x)</math> proporzionale a <math>p(x).</math> Questo requisito così debole permette di usare l'algoritmo di Metropolis-Hastings
Il metodo è stato descritto da Hastings nel 1970, come generalizzazione dell''''algoritmo di Metropolis''' del 1953.
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