Domande taggate «mcmc»

Catena di Markov Monte Carlo (MCMC) si riferisce a una classe di metodi per generare campioni da una distribuzione target generando numeri casuali da una catena Markov la cui distribuzione stazionaria è la distribuzione target. I metodi MCMC sono in genere utilizzati quando sono impossibili metodi più diretti per la generazione di numeri casuali (ad esempio il metodo di inversione). Il primo metodo MCMC era l'algoritmo Metropolis, successivamente modificato con l'algoritmo Metropolis-Hastings.

Un metodo di campionamento di "importanza Gibbs" funzionerebbe?

Ho il sospetto che questa sia una domanda abbastanza insolita ed esplorativa, quindi per favore abbi pazienza. Mi chiedo se si possa applicare l'idea di campionamento di importanza al campionamento di Gibbs. Ecco cosa intendo: nel campionamento di Gibbs, cambiamo il valore di una variabile (o blocco di variabili) alla …

8 mcmc gibbs importance-sampling

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