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M-H アルゴリズム
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メトロポリス・ヘイスティングス法
数学や物理において、メトロポリス・ヘイスティングス法(もしくは M-H アルゴリズム)(''Metropolis-Hastings algorithm'') は直接サンプリングするのが難しい確率分布から統計標本の配列を生成するのに用いられるマルコフ連鎖を構築するのに用いられる手法である。この配列はマルコフ連鎖モンテカルロ法において、目標分布の近似（ヒストグラム）として用いられたり、期待値のような積分計算を必要とするものに用いられる。
==歴史==
このアルゴリズムは1953年にボルツマン分布のための特殊形で発表したニコラス・メトロポリスと 1970年にそれを一般化した W.K. ヘイスティングス〔W.K. Hastings, Statistician and Developer of the Metropolis-Hastings Algorithm 〕にちなんで名づけられた。ギブスサンプリング法はM-H アルゴリズムの特殊形であり、通常より高速で、簡易に利用することができるが、応用範囲は狭まる。
抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』
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英語版ウィキペディアに対照対訳語「 Metropolis-Hastings algorithm 」があります。
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