Algoritmo di Metropolis-Hastings: differenze tra le versioni

Versione delle 20:12, 26 apr 2025

Versione attuale delle 15:46, 29 apr 2025

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L'algoritmo di Metropolis–Hastings consiste nel progettare un processo di Markov (costruendo le [[probabilità di transizione]]) che soddisfi le due condizioni sopra, in modo che la sua distribuzione stazionaria <math>\pi(x)</math> sia esattamente <math>P(x)</math>. La derivazione dell'algoritmo parte dalla condizione di bilanciamento dettagliato:

:<math>\piP(x)P(x'\mid x)=\piP(x')P(x\mid x')</math>

che può essere riscritta come: