Desmistificando o Método Monte Carlo de Cadeia de Markov: Uma Explicação Simples
2025-04-16
Esta publicação fornece uma explicação clara e acessível do Método Monte Carlo de Cadeia de Markov (MCMC), uma técnica poderosa para amostragem de distribuições de probabilidade complexas. Usando uma analogia para estimar probabilidades de nomes de bebês, o autor ilustra o problema central que o MCMC resolve. A explicação relaciona habilmente o MCMC a uma caminhada aleatória em um gráfico, aproveitando o teorema da distribuição estacionária para mostrar como construir uma cadeia de Markov cuja distribuição estacionária corresponda à distribuição alvo. O algoritmo Metropolis-Hastings, um método MCMC comum, é introduzido e sua eficácia é demonstrada.