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Monte Carlo Algoritmo de Metropolis-Hastings Obtenemos una cadena de Markov θ 0 , θ 1 , . . . , θ n con distribución estacionaria f (θ) pero Mala elección del punto inicial puede complicar las cosas. Ratio de rechazos alto causará observaciones repetidas, mucha correlación de la cadena y convergencia lenta. Ratio de rechazos bajo puede significar exploración lenta del espacio paramétrico. (Univ. Carlos III de Madrid) Estadística bayesiana 22-03-11 17 / 42
Monte Carlo Algoritmo de Metropolis-Hastings Obtenemos una cadena de Markov θ 0 , θ 1 , . . . , θ n con distribución estacionaria f (θ) pero Mala elección del punto inicial puede complicar las cosas. Ratio de rechazos alto causará observaciones repetidas, mucha correlación de la cadena y convergencia lenta. Ratio de rechazos bajo puede significar exploración lenta del espacio paramétrico. Un ejemplo de la distribución de propuesta g(θ|θ j−1 ) θ C ∼ N(θ j−1 , C) donde C puede adaptarse según el ratio de aceptación. (Univ. Carlos III de Madrid) Estadística bayesiana 22-03-11 17 / 42
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