【 「ベイズ統計学」又はそれに関連する用語の意味 】
出典: マルコフ連鎖モンテカルロ法 『フリー百科事典 ウィキペディア日本語版(Wikipedia)』 最終更新 2017年9月19日 (火) 18:46 UTC、URL: https://ja.wikipedia.org/
マルコフ連鎖モンテカルロ法（マルコフれんさモンテカルロほう、英: Markov chain Monte Carlo methods、MCMC）とは、求める確率分布を均衡分布として持つマルコフ連鎖を作成することをもとに、確率分布のサンプリングを行うアルゴリズムの総称である。M-H アルゴリズムやギブスサンプリングなどのランダムウォーク法もこれに含まれる。充分に多くの回数の試行を行った後のマルコフ連鎖の状態は求める目標分布の標本として用いられる。試行の回数を増やすとともにサンプルの品質も向上する。求められる特性を持つマルコフ連鎖を作成することは通常難しくない。問題は許容できる誤差内で定常分布に収束する試行の回数を決めることである。適切な連鎖なら任意の位置から始めても定常分布に速く達し、これを高速混合（rapid mixing）とよぶ。 ・・・ |
【ベイズ統計学の同義語と関連語 】
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| 同義語・類義語 |
関連語・その他 |
| Markov chain Monte Carlo methods |
ベイズ統計学 |
| MCMC |
モンテカルロ法 |
| マルコフ連鎖モンテカルロ法 |
ランダムウォーク法 |
| マルコフれんさモンテカルロほう |
計算生物学 |
| モルカー・チェイン・モンティー・カーアロウ・メッセドゥ |
計算物理学 |
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多重積分 |
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・ |
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method |
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méθəd |
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メッセゥッドゥ |
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メッ́セゥッドゥ |
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メソッド |
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メ́ソッド |
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[名詞] |
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方法 |
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ほうほう |
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方式 |
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手段 |
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順序 |
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～法 |
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オブジェクト操作命令 |
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オブジェクトに対する操作手続き |
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更新日:2024年 4月 9日 |