Métodos de Montecarlo basados en cadenas de Markov

En estadística, los métodos de Montecarlo basados en cadenas de Markov (MCMC por sus siglas en inglés, Markov chain Montecarlo) comprenden una clase de algoritmos para el muestreo de una distribución de probabilidad. Construyendo una cadena de Markov que tiene la distribución deseada como su distribución de equilibrio, se puede obtener una muestra de la distribución deseada registrando estados de la cadena. Cuantos más pasos se incluyan, más se acercará la distribución de la muestra a la distribución real deseada. Existen varios algoritmos para construir cadenas, incluido el algoritmo de Metrópolis-Hastings.