Data Science, Statistics, Python, Sampling.
三、迭代 n 次，得出的馬可夫鏈即為目標分布中的採樣結果 可以來建立一個代碼，考慮一個簡單的離散目標分布，其狀態機率加總為 1，並隨機生成一個轉移矩陣，有四種不同狀態。此時我們來建構一個長度為 n的馬可夫鏈，也就是在該離散分布下採樣 n 個點，代碼如下 : 然而，此算法有一個缺點，當接受率以該方式定義時，容易造成過低而使拒絕率過高，此時容易因為初始狀態選擇或特定機率定義的問題而失準，讀者可以自己運行上面的程式碼並透過我們提過的驗證平穩分布的公式來嘗試檢驗看看，會發現十分不準，因此，以下提及一些改進的算法 : Metropolis-Hastings 算法與抽樣