Data Science, Statistics, Python, Sampling.
雖然理論上來說，提議分布可以任意選取，並不會影響馬可夫鏈是否收斂至平穩分布，但考量計算效率，選擇一個與目標分布近似的分布效率會更好，通常以目標函數的支撐集(Support)為主，也就是集合 X 的一個子集，使在集合 X 上定義的目標函數 f 滿足在此子集上非 0。 ** 至於為何選擇支撐集通常會有更好的效率，目前我不知道如何證明，參考了許多資料感覺是另一個數學領域，因此先留在這裡待補。 這裡我們透過程式碼實作練習看看，考慮一個目標分布為 : 我們選擇 sigma = 1，此外也選擇提議分布為 : 程式碼與模擬的結果如下 : 其中拒絕率約