Descargar PDF Curso 02 - Instituto de Economía y Finanzas

Muestreo de Gibbs
Monte Carlo
Algoritmo
1 Empezamos con unos valores iniciales de θ 0 1 , θ0 2 . j = 1
2 Generamos una observación θ j 1
de la distribución condicionada
f (θ 1 |θ j−1
2
).
3 Generamos una observación θ j 2
de la distribución condicionada
f (θ 2 |θ j 1 ).
4 Siguiente paso j := j + 1 y volvemos al paso 2.
Obtenemos una cadena de Markov (θ 0 1 , θ0 2 ), (θ1 1 , θ1 2 ), . . . , (θn 1 , θn 2 ) con
distribución estacionaria f (θ 1 , θ 2 ).
Decartando las primeras observaciones generadas, nos quedamos con la
muestra aleatoria de la distribución a posteriori conjunta.
(Univ. Carlos III de Madrid) Estadística bayesiana 22-03-11 12 / 42