In Bayesian statistics, the recent development of Markov chain Monte Carlo methods has been a key step in making it possible to compute large hierarchical models that require integrations over hundreds or even thousands of unknown parameters.
V Bayesovské statistice byl nedávný vývoj MCMC metod klíčovým krokem pro možnost počítat velké hierarchické modely, které vyžadují integrace přes více než stovky nebo dokonce tisíce neznámých parametrů.