エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください
Twitterで共有ONにすると、次回以降このダイアログを飛ばしてTwitterに遷移します
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure y... Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です.今回はベイズ統計学でよく使われる,マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)が上手行く時・いかない時はどんな状況なのかを確認したいと思います.簡単化のために,ランダム・ウォーク・メトロポリス法を特に扱います. ランダム・ウォーク・メトロポリス法(RWM) 話に入る前に,最も簡単なMCMCの一つであるランダム・ウォーク・メトロポリス法(RWM)について確認します. 今,$\pi()$をターゲットとなる密度関数だとします.現在のポジション$x$を所与として,次のポジションの候補となる$y$を,$q(