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