Desmitificando el Método Monte Carlo de Cadenas de Markov: Una Explicación Sencilla

Esta publicación ofrece una explicación clara y accesible del Método Monte Carlo de Cadenas de Markov (MCMC), una técnica potente para muestrear distribuciones de probabilidad complejas. Utilizando una analogía para estimar probabilidades de nombres de bebés, el autor ilustra el problema principal que el MCMC resuelve. La explicación relaciona hábilmente el MCMC con un paseo aleatorio en un grafo, aprovechando el teorema de la distribución estacionaria para mostrar cómo construir una cadena de Markov cuya distribución estacionaria coincida con la distribución objetivo. El algoritmo Metropolis-Hastings, un método MCMC común, se introduce y se demuestra su eficacia.