1 Variables latentes

La situación del Ejemplo 5.2 y, en cierto sentido, el análisis de modelos jerárquicos como en el Ejemplo 5.1, sirven para ilustrar un técnica general conocida como el método de variables latentes. La idea es simplemente notar que en ocasiones es posible simular más fácil y eficientemente de una distribución

$$p(\bmath{\theta}, \bmath{\lambda} \vert \bmath{x})$$

que de la distribución $p(\bmath{\theta} \vert \bmath{x})$, donde el nuevo ``parámetro'' $\bmath{\lambda}$ puede ser esencialmente cualquier
variable aleatoria. Es claro que al generar una muestra de la distribución ``conjunta'' $p(\bmath{\theta}, \bmath{\lambda} \vert \bmath{x})$ automáticamente obtenemos una muestra de la distribución ``marginal'' $p(\bmath{\theta} \vert \bmath{x})$ que nos interesaba originalmente.