Étude de la performance d’un algorithme Metropolis-Hastings avec ajustement directionnel

Étude de la performance d’un algorithme Metropolis-Hastings avec ajustement directionnel

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Les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) sont des outils très populaires pour l’échantillonnage de lois de probabilité complexes et/ou en grandes dimensions. Étant donné leur facilité d’application, ces méthodes sont largement répandues dans plusieurs communautés scientifiques et bien...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Mireuta, Matei
Other Authors: Bédard, Mylène
Language:fr
Published: 2012
Subjects:
Échantillonneur indépendant
Algorithme Metropolis-Hastings de type marche aléatoire
Taux de convergence
Algorithme Metropolis adaptatif
Independent sampler
Random walk Metropolis-Hastings algorithms
Convergence rate
Adaptive Metropolis algorithm
Mathematics / Mathématiques (UMI : 0405)
Online Access:http://hdl.handle.net/1866/6231

Internet

http://hdl.handle.net/1866/6231

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