なぜ MCMC が必要か ベイズ統計学では母数 θ を確率変数と考える。 ベイズ統計のための準備, ベイズの定理, 事前分布と事後分布 - 廿TT ベイズ推測はデータ が得られたもとでの θ の確率分布 事後分布を通じて行われる。 母数 θ の点推定には事後期待値(expected a posteriori ; EAP)推定量などが用いられる。 θ の期待値を求めるためには以下の積分計算が必要。 ベイズの定理と期待値の定義より、 複数パラメータの場合は多重積分になる。 この難しい積分を避けるために事後分布=母数の確率分布から乱数を発生させて分布を調べる。 メトロポリス・ヘイスティングス法 メトロポリス・ヘイスティングス法では, ターゲットとなる事後分布に従う乱数を、提案分布 q から発生させる。 R によるメトロポリス・ヘイスティング(MH)法入門 - 廿TT そのアルゴリズムは大雑把に述