Markov Chain Monte Carlo

Jost Adler; Shahrzad Kurbiel

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机译：马尔可夫链蒙特卡洛

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Das Interesse wirtschaftswissenschaftlicher Forschung besteht häufig darin, die Parameter von Wahrscheinlichkeitsmodellen auf Basis von erhobenen Daten zu schätzen. In den letzten Jahrzehnten sind hierzu im Rahmen der bayesianischen Statistik neue simu-lationsbasierte Verfahren entwickelt worden, von denen das prominenteste die Markov Chain Monte Carlo (MCMC)-Methode ist. Vor diesem Hintergrund werden sowohl die theoretischen Grundlagen der MCMC-Me-thode als auch die programmtechnische Umsetzung der drei bekanntesten Algorithmen in diesem Bereich vorgestellt.

机译：经济研究通常对基于收集到的数据估计概率模型的参数感兴趣。近几十年来，在贝叶斯统计中开发了基于模拟的新方法，其中最突出的是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法。在此背景下，介绍了MCMC方法的理论基础以及该领域中三种最著名算法的编程实现。

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来源
《Wirtschaftswissenschaftliches studium》 |2015年第5期|238-245|共8页
作者
Jost Adler; Shahrzad Kurbiel;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 ger
中图分类
关键词
Bayesianische Statistik; Simulationsverfahren; Metropolis-Hastings-Algorithmus; Gibbs Samp-ler; Metropolis-within-Gibbs;

机译：贝叶斯统计;仿真方法;Metropolis-Hastings算法;吉布斯·桑普勒大城市内吉布斯;

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