Metropolis-Hastingsアルゴリズム

定義

MCMCの一般的な実装。提案分布から候補を生成し、受理確率（現在地と候補の事後密度の比）に基づいて確率的に受理・棄却する。Gibbsサンプリングはこの特殊ケース。正規化定数が分からなくても（分母の積分が計算できなくても）動くことが大きな利点。提案分布の選択が効率に影響する。