¿Qué nos enseña la historia de los granos de trigo sobre el muestreo de las posterioris?
No hace falta que cuente aquella historia del tablero de ajedrez, los granos de trigo, etc. ¿verdad? (Desavisados: leed esto.) La entrada de hoy se ocupa de un problema dual: el número de granos de trigo será fijo, pero hay que repartirlo en un número explosivamente creciente de casillas.
Imagina ahora que quieres ajustar un modelo bayesiano usando MCMC. Imagina que tienes 1, 2, 3,… variables. Imagina el espacio de dimensión $n$ definido por dichas variables. El número de cuadrantes es $2^n$.
Ahora, ¿cuántas muestras de la posteriori caen, de media, en cada cuadrante? ¿Podemos decir que MCMC la muestra?
