Markov Chain Monte Carlo

Cette séance de cours couvre la méthode Markov Chain Monte Carlo, en se concentrant sur l'algorithme Metropolis-Hastings. Il explique comment générer des échantillons à partir d'une distribution de probabilité cible en utilisant cet algorithme, en construisant un noyau de transition. La séance de cours traite également de l'état d'équilibre détaillé et de l'importance des fonctions de densité dans le processus.