¿Alguien sabe en torno a qué año se generalizó MCMC (es decir, un método popular para la inferencia bayesiana)? Sería especialmente útil disponer de un enlace al número de artículos publicados sobre MCMC (en revistas) a lo largo del tiempo.
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Big Agnes
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358
Este documento por Christian ( Xi'an ) Robert y George Casella ofrecen un buen resumen de la historia de MCMC. Del documento (el énfasis es mío).
Lo que puede considerarse razonablemente como el primer algoritmo MCMC es lo que hoy llamamos algoritmo de Metropolis, publicado por Metropolis et al. (1953). Surgió del mismo grupo de científicos que crearon el método de Montecarlo, es decir, los investigadores de Los Álamos, en su mayoría físicos que trabajaban en física matemática y en la bomba atómica.
El algoritmo de Metrópolis fue generalizado posteriormente por Hastings (1970) y su alumno Peskun (1973,1981)
Aunque algo alejada de la inferencia estadística en sentido clásico y basada en técnicas anteriores utilizadas en la Física Estadística, la documento de referencia de Geman y Geman (1984) llevó el muestreo de Gibbs al ámbito de la aplicación estadística. A este trabajo se debe también el nombre de muestreo de Gibbs
En particular, Geman y Geman (1984) influyeron en Gelfand y Smith (1990) para escribir un artículo que es el verdadero punto de partida para un uso intensivo de los métodos MCMC por parte de la comunidad estadística mayoritaria . Desencadenó un nuevo interés por los métodos bayesianos, la informática estadística, los algoritmos y los procesos estocásticos mediante el uso de algoritmos informáticos como el muestreador de Gibbs y el algoritmo de Metrópolis-Hastings.
Curiosamente, el trabajo anterior de Tanner y Wong (1987) tenía esencialmente los mismos ingredientes que Gelfand y Smith (1990), a saber, el hecho de que simular a partir de las distribuciones condicionales es suficiente para simular asintóticamente a partir de la conjunta.Este trabajo se consideró lo suficientemente importante como para ser un artículo de discusión en el Journal of the American Statistical Association, pero su impacto fue en cierto modo limitado, en comparación con Gelfand y Smith (1990).
No he podido encontrar el número de artículos de revistas publicados a lo largo del tiempo, pero aquí hay un gráfico de Google Ngram para el número de menciones a lo largo del tiempo. Más o menos de acuerdo con la idea de que MCMC se convirtió en lugar común según el artículo de Gelfand y Smith de 1990.
Referencia
Robert, Christian y George Casella. "Breve historia de Markov chain Monte Carlo: Recuerdos subjetivos a partir de datos incompletos". Statistical Science (2011): 102-115.
Aaron
Puntos
36
La excelente respuesta de knrumsey ofrece algo de historia sobre la progresión de importantes trabajos académicos en MCMC. Otro aspecto que merece la pena examinar es el desarrollo de software para facilitar la MCMC al usuario ordinario. Los métodos estadísticos suelen ser utilizados principalmente por especialistas hasta que se implementan en software que permite al usuario ordinario aplicarlos sin necesidad de programación. Por ejemplo, el software BUGS tuvo su primera versión en 1997. Esto no parece haber cambiado la trayectoria de crecimiento del gráfico N-Grams, pero puede haber influido a la hora de generalizar el uso del método entre aquellos usuarios a los que les resultaba intimidante programar sus propias rutinas.
