« Algorithme de Metropolis-Hastings » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications |
||
| Ligne 4 : | Ligne 4 : | ||
Étant donnée une distribution de probabilité \pi sur un univers \Omega, cet algorithme définit une chaîne de Markov dont la distribution stationnaire est \pi. Il permet ainsi de tirer aléatoirement un élément de \Omega selon la loi \pi. | Étant donnée une distribution de probabilité \pi sur un univers \Omega, cet algorithme définit une chaîne de Markov dont la distribution stationnaire est \pi. Il permet ainsi de tirer aléatoirement un élément de \Omega selon la loi \pi. | ||
'''Note: étant | '''Note: étant des nom propres, Metropolis et Hastings prennent toujours un M et un H majuscule.''' | ||
== Français == | == Français == | ||
Version du 1 février 2021 à 11:08
Définition
En statistique, l'algorithme de Métropolis-Hastings est une méthode MCMC (Markov chain Monte Carlo, en français, Monte-Carlo par chaînes de Markov).
Étant donnée une distribution de probabilité \pi sur un univers \Omega, cet algorithme définit une chaîne de Markov dont la distribution stationnaire est \pi. Il permet ainsi de tirer aléatoirement un élément de \Omega selon la loi \pi.
Note: étant des nom propres, Metropolis et Hastings prennent toujours un M et un H majuscule.
Français
algorithme de Metropolis-Hastings
Anglais
Metropolis-Hastings algorithm
Contributeurs: Evan Brach, Imane Meziani, wiki
