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Monte Carlo Algoritmo de Metropolis-Hastings Algoritmo basado en Metropolis et al. (1958) para explicar movimiento de partículas. Generalizado por Hastings (1970) proporciona muestra del parámetro θ conjunto no necesitamos conocer la constante de normalización contiene paso de aceptación-rechazo Los candidatos se generan a partir de una distribución conveniente g(θ|θ j−1 ). Aceptación del candidato se evalúa a base del ratio R = f (θC )g(θ j−1 |θ C ) f (θ j−1 )g(θ C |θ j−1 ) (Univ. Carlos III de Madrid) Estadística bayesiana 22-03-11 15 / 42
Monte Carlo Algoritmo de Metropolis-Hastings Algoritmo 1 Empezamos con un valor inicial θ 0 , j = 1. 2 Generamos un candidato θ C de la distribución g(θ|θ j−1 ). 3 Calculamos el ratio R = f (θC )g(θ j−1 |θ C ) f (θ j−1 )g(θ C |θ j−1 ) 4 Generamos u de una distribución uniforme (0, 1). Si u < R aceptamos el candidato θ j := θ C , en caso contrario θ j := θ j−1 5 Siguiente paso j := j + 1 y volvemos al paso 2. (Univ. Carlos III de Madrid) Estadística bayesiana 22-03-11 16 / 42
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