In statistics and statistical physics, the Metropolis–Hastings algorithm is a Markov chain Monte Carlo (MCMC) method for obtaining a sequence of random samples from a probability distribution from which direct sampling is difficult. This sequence can be used to approximate the distribution (e.g. to generate a histogram) or to compute an integral (e.g. an expected value). Metropolis–Hastings and other MCMC algorithms are generally used for sampling from multi-dimensional distributions, especially when the number of dimensions is high. For single-dimensional distributions, there are usually other methods (e.g. adaptive rejection sampling) that can directly return independent samples from the distribution, and these are free from the problem of autocorrelated samples that is inherent in MCMC methods. History The algorithm was named after Nicholas Metropolis, who authored the 1953 article Equation of State Calculations by Fast Computing Machines together with Arianna W. Rosenbluth, Marshall Rosen
En estadística y física estadística, el algoritmo Metropolis-Hastings es un método de la cadena Markov de Monte Carlo (MCMC) para obtener una secuencia de muestras aleatorias de una distribución de probabilidad de la que es difícil obtener muestras directas. Esta secuencia se puede utilizar para aproximar la distribución (por ejemplo, para generar un histograma) o para calcular una integral (por ejemplo, un valor esperado). Los algoritmos Metropolis-Hastings y otros MCMC se utilizan generalmente para la muestreo de las distribuciones multidimensionales, especialmente cuando el número de dimensiones es alto. Para las distribuciones unidimensionales, generalmente hay otros métodos (por ejemplo, muestreo de rechazo adaptativo) que pueden devolver muestras independientes directamente de la distribución, y estos están libres del problema de muestras autocorreladas inherentes en los métodos de MCMC. La historia del algoritmo fue nombrada después de Nicholas, quien escribió el artículo Metropolis Calculación de la ecuación de Rosen Rosen Computing con W.