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北京大学

MCMC模拟

马尔可夫链（Markov Chain），描述了一种状态序列，其每个状态值取决于前面有限个状态。马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机变量的一个数列。因此，马尔可夫链是一个条件概率事件，即事件Xn+1对于过去状态的条件概率分布是Xn的一个函数，即：

这与贝叶斯推论的思路极为相似，加上基于先验分布的蒙托卡罗模拟，两种方法的结合共同实现了贝叶斯推论中参数后验分布的推导，使得获得特定模型参数的分布得以实现。