Metropolis-Hastings算法流程 — 统计学选择题
题目
用随机游走 Metropolis-Hastings 采样目标密度 p(x) ∝ e^(−x²/2)（x>0），提议分布为对称正态 q(x′|x) ∝ e^(−(x′−x)²/2)。若当前状态 x=1，提议 x′=3，则该提议被接受的概率为（ ）
A. e^(−4)
B. e^(−2)
C. e^(−1)
D. 1
《MCMC方法》其他练习题
相关题目
统计学
选择题
在 Metropolis-Hastings 算法中，当前状态 x=1，目标分布为 p(x) ∝ …
Metropolis-Hastings算法流程
统计学
计算题
目标分布为 p(x) ∝ 2x·e^(−x²)（x>0），采用独立提议的 Metropo…
Metropolis-Hastings算法流程
统计学
计算题
状态空间为{A,B,C}，目标分布的未归一化权重分别为1、3、2。…
Metropolis-Hastings算法流程
统计学
选择题
在 Metropolis-Hastings 算法的一次迭代中，若候选点 x′ 被拒绝…
Metropolis-Hastings算法流程
统计学
计算题
设目标密度为 p(x) ∝ x·e^(−x)（x>0），采用独立提议分布 q(x…
Metropolis-Hastings算法流程
统计学
选择题
设目标分布为 p(x) ∝ e^(−x)（x>0），采用独立提议的 Metropolis…
Metropolis-Hastings算法流程