Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren (MCMC)

Ein probalistisches Analyseverfahren, das mit dem Markov-Modell kombiniert wird und anhand dessen die Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen mehreren Zuständen erfasst werden können. Dies dient der Untersuchung des Zusammenwirkens zwischen den mit den einzelnen Variablen einhergehenden Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

Hinweis: Anhand dieser Simulationsform lässt sich eine Schätzung des Grads der Unsicherheit bei einem Modell vornehmen. Es ist weit verbreitet in der Bayes’schen Analyse, wo es zur Erstellung bzw. Aktualisierung von Modellen der gemeinsamen Verteilung der Variablen dient.