Введение в Markov chain Monte Carlo, часть 3.
-
П. И. Тесемников
Введение в Markov chain Monte Carlo, часть 3.
На семинаре мы завершим обзор основных MCMC методов, которым были посвящены два последних семинара. Мы обсудим вопрос эргодичности цепи Маркова в алгоритме Метрополиса – Гастингса, рассмотрим алгоритмы RWMHA и сэмплирования по Гиббсу и приведем некоторые примеры. Наконец, мы обсудим простейшие способы уменьшения погрешности для байесовских оценок, полученных с помощью MCMC методов. Итоги семинара.
Материалы: Итоги семинара.
Источник: Студенческий семинар