Lihat sumber Markov Chain Monte Carlo dalam Bayesian

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) adalah sekumpulan algoritma yang digunakan untuk melakukan [[sampling]] dari distribusi probabilitas kompleks, terutama dalam [[statistika Bayesian]]. Metode ini sangat penting karena memungkinkan estimasi distribusi posterior yang tidak dapat dihitung secara analitik. MCMC telah menjadi alat utama dalam analisis Bayesian, khususnya untuk model-model dengan parameter yang banyak.

== Prinsip Dasar MCMC ==
Prinsip utama MCMC adalah membangun rantai Markov yang stasioner, di mana distribusi stasionernya adalah distribusi target (misalnya, distribusi posterior). Dengan melakukan sampling berulang-ulang, MCMC menghasilkan sampel yang dapat digunakan untuk memperkirakan parameter atau melakukan prediksi.

== Algoritma MCMC Populer ==
Beberapa algoritma populer dalam MCMC antara lain [[Metropolis-Hastings]] dan [[Gibbs Sampling]]. Kedua algoritma ini banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari [[machine learning]] hingga analisis data biomedis.

== Peran MCMC dalam Inferensi Bayesian ==
Dalam inferensi Bayesian, MCMC digunakan untuk mendekati distribusi posterior saat analisis eksak tidak mungkin dilakukan. Dengan sampel dari distribusi posterior, berbagai statistik dan prediksi dapat dihitung secara efisien, membuat metode ini menjadi tulang punggung dalam pemodelan Bayesian modern.