Metropolis–Hastings-Algorithmus

Ein Markov-Chain-Monte-Carlo-Verfahren, das eine reversible Markov-Kette konstruiert, deren stationäre Verteilung einer gegebenen Zielverteilung entspricht, indem Kandidaten vorgeschlagen und mit einer Wahrscheinlichkeit akzeptiert werden, die das Detailgleichgewicht erzwingt.