Markov Chain Monte Carlo
مونت كارلو لسلاسل ماركوف
التعريف
فئة خوارزميات تسحب عينات من توزيع معقد ببناء سلسلة ماركوف توزيعها المستقر هو الهدف.
من أمثلتها ميتروبوليس–هاستنغز وأخذ عينات غيبس وهاملتون. تُستخدم في الاستدلال البايزي حين لا يمكن حساب التوزيع اللاحق مباشرة. يلزم تشخيص التقارب وتجاهل مرحلة الإحماء.
Definition
MCMC draws samples from complex distributions by constructing a Markov chain whose stationary distribution is the target, enabling Bayesian inference.
شرح مبسّط للمبتدئين
كمتجوّل يزور المناطق بنسب تتناسب مع كثافتها السكانية فيرسم خريطة التوزيع.
شرح أكاديمي متخصص
تتطلب الإحماء وقياس الارتباط الذاتي والعينات الفعالة.
أمثلة عملية
- تقدير توزيع لاحق لمعاملات نموذج.
التطبيقات والاستخدامات
- الإحصاء البايزي.
المزايا
- تعمل مع توزيعات غير معيارية.
القيود والعيوب
- بطيئة ويصعب تشخيصها.
