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2 Monte Carlo vía cadenas de Markov

Las técnicas de Monte Carlo vía cadenas de Markov permiten generar, de manera iterativa, observaciones de distribuciones multivariadas que difícilmente podrían simularse utilizando métodos directos. La idea básica es muy simple: construir una cadena de Markov que sea fácil de simular y cuya distribución de equilibrio corresponda a la distribución final que nos interesa. Smith y Roberts (1993) presentan una discusión general de este tipo de métodos.





\begin{Prop}
Sea $\bmath{\theta}^{(1)},\bmath{\theta}^{(2)},\ldots$\ una cadena ...
...h{\theta}^{(i)}) \rightarrow
E( g(\bmath{\theta}) \vert \bmath{x})$.
\end{Prop}





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