메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘

메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘()은 직접적으로 표본을 얻기 어려운 확률 분포로부터 표본의 수열을 생성하는 데 사용하는 기각 표본 추출 알고리즘이다.
이 수열은 주어진 분포에 근사하는 마르코프 연쇄 몬테 카를로를 모의실험하거나 예측치와 같은 적분을 계산하는 데 사용될 수 있다. 깁스 표집 알고리즘은 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘의 특별한 경우이며, 일반적인 적용에는 제약이 있지만 보통 더욱 빠르고 사용하기 쉽다.

 역사 
이 알고리즘은 1953년 볼츠만 분포의 특별한 경우를 위해 이것을 발표한 니컬러스 콘스턴틴 메트로폴리스(, )와 이것을 1970년에 일반화한 키스 헤이스팅스()의 이름을 따서 명명되었다.

 참고 문헌 
 Bernd A. Berg. Markov Chain Monte Carlo Simulations and Their Statistical Analysis. Singapore, World Scientific 2004.
 Siddhartha Chib and Edward Greenberg: "Understanding the Metropolis–Hastings Algorithm". American Statistician, 49(4), 327–335, 1995
 W.K. Hastings. "Monte Carlo Sampling Methods Using Markov Chains and Their Applications", Biometrika, 57(1):97-109, 1970.
 N. Metropolis, A.W. Rosenbluth, M.N. Rosenbluth, A.H. Teller, and E. Teller. "Equations of State Calculations by Fast Computing Machines". Journal of Chemical Physics, 21(6):1087-1092, 1953. 

 같이 보기 
 담금질 기법
 기브스 표집

 외부 링크 

 Metropolis-Hastings algorithm on xβ

분류:몬테카를로 방법
분류:통계 알고리즘