Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。
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R语言蒙特卡洛方法：方差分量的Metropolis Hastings（M-H）、吉布斯Gibbs采样比较分析
蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本，并从该分布中评估期望值，该期望值通常很复杂，不能用精确方法评估。
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。
蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本，并从该分布中评估期望值，该期望值通常很复杂，不能用精确方法评估。