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Monte Carlo Otros enfoques Metropolis-within-Gibbs En caso de distribución conjunta muy compleja f (θ) la distribución se particiona f (θ 1 |θ 2 ), f (θ 2 |θ 1 ) para aplicar el algoritmo de Gibbs. Cada paso del algoritmo de Gibbs requiere generar observaciones de las condicionadas f (θ 1 |θ 2 ), f (θ 2 |θ 1 ) para lo que se emplea el algoritmo MH. (Univ. Carlos III de Madrid) Estadística bayesiana 22-03-11 18 / 42
Monte Carlo Otros enfoques Metropolis-within-Gibbs En caso de distribución conjunta muy compleja f (θ) la distribución se particiona f (θ 1 |θ 2 ), f (θ 2 |θ 1 ) para aplicar el algoritmo de Gibbs. Cada paso del algoritmo de Gibbs requiere generar observaciones de las condicionadas f (θ 1 |θ 2 ), f (θ 2 |θ 1 ) para lo que se emplea el algoritmo MH. Slice sampling f (θ) ∝ h(θ) U|θ ∼ uniforme(0, h(θ)) Se aplica muestreo de Gibbs a las condicionadas U|θ, θ|U para obtener la muestra de la distribución conjunta f (θ, U) y de ahí f (θ). (Univ. Carlos III de Madrid) Estadística bayesiana 22-03-11 18 / 42
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