Zzong's Notes

stationary distribution

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Stationary Distribution

Markov property 를 만족한 상태에서 Markov 연쇄를 반복하다 보면 현재 상태의 확률이 직전 상태의 확률과 같아지면서 수렴하게 되는데, 이렇게 평형 상태에 도달한 확률 분포를 정적분포 (Stationary Distribution) 라고 합니다.

2. Related

3. References

링크된 언급

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Gibbs Sampling

...es a sequence of sampled parameters (\hat{\theta}^{n}:n=0,1,2,\ldots) forming a Markov chain with stationary distribution f {t 1}. B) 특징 깁스 샘플링은 주로 Bayesian inference 을 위해 사용되고, randomized 알고리즘이라, EM algorithm 과 같은 통계적 ...

MCMC approximation

...규화를 진행했다고 생각할 수 있다. The whole MCMC approach is based on the ability to build a Markov Chain whose stationary distribution is the one we want to sample from. In order to do so, Metropolis Hasting and Gibbs Sampling algor...