Descargar PDF Curso 02 - Instituto de Economía y Finanzas

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