Data Science, Statistics, Python, Sampling.
算法的一個補充，由於一般而言該算法十分仰賴自提議分布的伸縮，如果提議分布的方差過小，那麼收斂速度就會很慢，反之過大的話會造成拒絕率過高。一種改進的方法就是由外部監視接受率，當接受率在大約25%時，可以保證有比較好的收斂效果，因此該論文提議應該調整提議分布方法至運行時可以有近似的接受率。(文章提及的精確數字為 23%) 有興趣參考的讀者可以點進以下連結 : Roberts , Gelman , Gilks : Weak convergence and optimal scaling of random walk Metropolis… This paper considers the