Séance de cours
Simulation stochastique : Algorithme de Metropolis-Hastings
Description
Cette séance de cours couvre l'algorithme Metropolis-Hastings, le MALA et le diagnostic de convergence dans la simulation stochastique. Il explique l'objectif d'échantillonnage à partir d'une densité cible et le processus de génération des valeurs de proposition. L'instructeur discute de l'importance de choisir la densité de proposition et les concepts de diagnostic de convergence. La séance de cours se penche également sur l'application de l'algorithme dans divers scénarios et l'évaluation des critères d'acceptation-rejet.
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