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Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov
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En statistique, l’algorithme de Metropolis-Hastings est une méthode MCMC dont le but est d’obtenir un échantillonnage aléatoire d’une distribution de probabilité quand l’échantillonnage direct en est difficile. Plus formellement, étant donné une distribution de probabilité π {\displaystyle \pi } sur un univers Ω {\displaystyle \Omega } , cet algorithme définit une chaîne de Markov dont la distribution stationnaire est π {\displaystyle \pi } .
Illustration
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Texte
Résumé et adapté de l’article « Algorithme de Metropolis-Hastings », Wikipédia en français. Licence CC BY-SA 4.0.
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