Data Science, Statistics, Python, Sampling.
: 其中最後一條等式即為平穩分布的定義，換個思路就是狀態等於 xn 的機率，等同於狀態 xn+1 的機率乘上從狀態 n+1 變成 n 的總機率 (逆向)。 有了這樣的式子，我們還是沒有辦法構建出馬可夫鏈，因為我們現在只是知道如何驗證我們提及的分佈在當前的馬可夫鏈下是最終的平穩分布，還是沒有提及我們如何「設計」一個符合收斂至該目標分布的馬可夫鏈。因此，這邊我們就來看一下，如何根據以上條件去設計演算法 : 【MCMC 算法步驟】 首先，如果隨機設計轉移矩陣 P，那麼很大機率不會符合上述的細緻平穩條件，也就是說 : 那麼，如果我們引入一個幫助用的算符，並假設等號成立，則 : 推導一下，令 : 其中