Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/31138 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2003
Schriftenreihe/Nr.: 
Discussion Paper No. 367
Verlag: 
Ludwig-Maximilians-Universität München, Sonderforschungsbereich 386 - Statistische Analyse diskreter Strukturen, München
Zusammenfassung: 
The Makov Chain Monte Carlo method (MCMC) is often used to generate independent (pseudo) random numbers from a distribution with a density that is known only up to a normalising constant. With the MCMC method it is not necessary to compute the normalising constant (see e.g. Tierney, 1994; Besag, 2000). In this paper we show that the well-known acceptance-rejection algorithm also works with unnormalised densities, and so this algorithm can be used to confirm the results of the MCMC method in simple cases. We present an example with real data.
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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415.26 kB





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