Résumé
Ce chapitre et le suivant vont aborder les méthodes de simulation de chaînes de Markov. Bien que l’algorithme de Metropolis-Hastings puisse être considéré comme l’un des algorithmes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC) les plus généraux, il est aussi l’un des plus simples à comprendre et à expliquer, ce qui en fait un algorithme idéal pour débuter.
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Robert, C.P., Casella, G. (2011). Algorithmes de Metropolis-Hastings. In: Méthodes de Monte-Carlo avec R. Collection Pratique R. Springer, Paris. https://doi.org/10.1007/978-2-8178-0181-0_6
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-2-8178-0181-0_6
Publisher Name: Springer, Paris
Print ISBN: 978-2-8178-0180-3
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