Hamilton al rescate de Metropolis-Hastings
El algoritmo de Metropolis-Hastings se usa para muestrear una variable aleatoria con función de densidad $p$. Permite crear una sucesión de puntos $x_i$ que se distribuye según $p$.
Funciona de al siguiente manera: a partir de un punto $x_i$ se buscan candidatos a $x_{i+1}$ de la forma $x_i + \epsilon$, donde $\epsilon$ es, muy habitualmente, $N(0, \delta)$ y $\delta$ es pequeño. De otra manera, puntos próximos a $x_i$. Un candidato se acepta (y se convierte en $x_{i+1}$) o se rechaza (y toca probar con otro) según los valores de $p(x_i)$ y $p(x_i + \epsilon)$:
