Algorithme de Metropolis-Hastings à sauts réversibles
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L'algorithme de Metropolis-Hastings à sauts réversibles ou méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov à sauts réversibles (RJMCMC) est un algorithme d'échantillonage dérivé de la Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov et considérée comme une extension de l'algorithme de Metropolis-Hastings. Inventée en 1995 par Peter Green, elle comprend un paramètre de donnée dimensionnelle de valeur non fixe qui peut varier entre différentes itérations des chaînes de Markov, alors que les modèles précédents ne permettaient que des données dimensionnelles préétablies. Dit autrement, la technique de RJMCMC permet d'échantillonner à travers plusieurs modèles de dimensions différentes en même temps, sans que les changements de dimensions posent problème.
