Резюме. Байєсівський висновок в
зазвичай спирається на Маркова ланцюг Монте Карло (MCMC) вибірка багатовимірного та негаусового апостеріорного розподілу, який аналітично не піддається аналізу.
Методи ланцюга Маркова Монте-Карло (MCMC) є дуже потужними методами Монте-Карло, які часто використовуються в байєсівських висновках. Тоді як «класичні» методи Монте-Карло покладаються на комп’ютерно згенеровані зразки, що складаються з незалежних спостережень, методи MCMC є використовується для створення послідовностей залежних спостережень.
Ланцюг Маркова Монте-Карло (MCMC) є техніка моделювання, яка може бути використана для пошуку апостеріорного розподілу та вибірки з нього. Таким чином, він використовується для підгонки моделі та отримання зразків із спільного заднього розподілу параметрів моделі.
Ланцюг Маркова Монте-Карло (MCMC) є провідний метод апроксимації апостеріорного розподілу параметрів у математичній моделі. Він використовується в усіх програмах для оцінки філогенетичного дерева Байєса.
Моделювання ланцюга Маркова Монте-Карло (MCMC) дозволяє оцінювати такі параметри, як середні значення, дисперсії, очікувані значення та досліджувати апостеріорний розподіл байєсівських моделей. Для оцінки властивостей «постеріора», багато репрезентативних випадкових значень повинні бути відібрані з цього розподілу.
Хто ми. Малайзійська комісія з комунікацій та мультимедіа (MCMC) покладена на роль просування та регулювання індустрії зв’язку та мультимедіа та забезпечення дотримання законів про зв’язок та мультимедіа в Малайзії.