マルコフ連鎖モンテカルロによるベイズ計算

マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）アルゴリズムは、ベイズ推論を実行するための不可欠なツールです。本レビューでは、広く使用されているサンプリングアルゴリズムについて説明し、ループスデータに対するプロビット回帰モデルへの実装を示します。考慮される例は、シミュレーションパラメータの調整の重要性を強調し、適応型MCMCのような現代的な発展の重要な貢献を強調します。その後、MCMCの基礎となる理論を使用して、考慮されるアルゴリズムの妥当性を説明し、得られたモンテカルロ推定量の分散を評価します。