Lý thuyết hội tụ và ứng dụng MCMC Convergence theory and MCMC applications Giới thiệu Trong hai bài học trước, chúng ta đã cùng nhau xây dựng một nền tảng vững chắc về tư duy Bayes và khám phá cơ chế hoạt động của các thuật toán MCMC cốt lõi như Metropolis-Hastings và Gibbs Sampler. Chúng ta đã biết cách tạo ra một chuỗi các mẫu ngẫu nhiên với hy vọng rằng chúng sẽ đại diện cho phân phối hậu nghiệm mà chúng ta quan tâm. Tuy nhiên, một câu hỏi cực kỳ quan trọng vẫn còn bỏ ngỏ: “Làm sao chúng ta biết chắc rằng chuỗi mẫu này thực sự hội tụ về đúng phân phối hậu nghiệm?”. Việc chạy một thuật toán MCMC mà không hiểu về lý thuyết hội tụ cũng giống như lái một chiếc xe mà không có bảng đồng hồ hay hệ thống định vị; chúng ta có thể đang di chuyển, nhưng không biết liệu mình có đang đi đúng hướng hay chỉ đang chạy vòng quanh một chỗ. Bài học này sẽ …