| 03.08.2014, 15:00 |
Wombat91 |
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Metropolis Hastings
Ich versuche gerade den Metropolis Hastings Algorithmus zu verstehen und ich verwirre mich immer wieder...
Man versucht ja Zufallszahlen nach einer bestimmten Verteilung durch eine Markov Kette zu erzeugen. Dazu braucht man eine Übergangsmatrix p(x,y), die dann als stationärer Zustand besitzt. Soweit so gut. Jetzt sagt man, dass reversible Übergangsmatrizen diese Eigenschaft besitzen und dann konstruiert man eine beliebige Übergangsmatrix q(x,y), s.d. q(x,.) normalverteilt ist z.B.. Und definiert p(x,y) als
Wieso ist p denn jetzt reversibel? q ist doch auch nicht unbedingt reversibel?
Oder habe ich das falsch verstanden? Wäre sehr froh um Hilfe... |
