संभाव्यता ज्ञात किए बिना मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो

कई स्टोकास्टिक सिमुलेशन दृष्टिकोण जो एक पश्चात वितरण से अवलोकन उत्पन्न करने के लिए होते हैं, एक संभाव्यता फ़ंक्शन को जानने पर निर्भर करते हैं। हालाँकि, कई जटिल संभाव्यता मॉडलों के लिए, ऐसे संभावित ज्ञात करना असंभव या गणनात्मक रूप से महंगा हो सकता है। यहाँ हम एक मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो विधि प्रस्तुत करते हैं जो संभाव्यता का उपयोग किए बिना एक पश्चात वितरण से अवलोकन उत्पन्न करता है। इसे फ़्रीक्वेंटिस्ट अनुप्रयोगों में, विशेष रूप से अधिकतम-विभव अनुमान के लिए भी उपयोग किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण जनसंख्या आनुवंशिकी में पूर्वज अनुमान के एक उदाहरण द्वारा समझाया गया है। चर्चा में कई खुले प्रश्नों को उजागर किया गया है।