Quand le MCMC est-il devenu monnaie courante?

Quelqu'un sait-il vers quelle année MCMC est devenu courant (c.-à-d., Une méthode populaire pour l'inférence bayésienne)? Un lien vers le nombre d'articles MCMC (revues) publiés au fil du temps serait particulièrement utile.

Cet article de Christian (Xi'an) Robert et George Casella fournit un joli résumé de l'histoire du MCMC. Extrait du document (c'est moi qui souligne).

Ce que l'on peut raisonnablement considérer comme le premier algorithme MCMC est ce que nous appelons maintenant l'algorithme Metropolis, publié par Metropolis et al. (1953). Il émane du même groupe de scientifiques qui ont produit la méthode de Monte Carlo, à savoir les chercheurs de Los Alamos, principalement des physiciens travaillant sur la physique mathématique et la bombe atomique.

L'algorithme Metropolis a ensuite été généralisé par Hastings (1970) et son élève Peskun (1973, 1981)

Bien que quelque peu éloigné de l'inférence statistique au sens classique et basé sur des techniques antérieures utilisées en physique statistique, l' article historique de Geman et Geman (1984) a amené l'échantillonnage de Gibbs dans le domaine de l'application statistique. Cet article est également responsable du nom d'échantillonnage Gibbs

En particulier, Geman et Geman (1984) ont influencé Gelfand et Smith (1990) pour rédiger un article qui est le véritable point de départ d'une utilisation intensive des méthodes MCMC par la communauté statistique du courant principal . Il a suscité de nouveaux intérêts dans les méthodes bayésiennes, le calcul statistique, les algorithmes et les processus stochastiques grâce à l'utilisation d'algorithmes de calcul tels que l'échantillonneur Gibbs et l'algorithme Metropolis – Hastings.

Fait intéressant, l'article précédent de Tanner et Wong (1987) avait essentiellement les mêmes ingrédients que Gelfand et Smith (1990), à savoir le fait que la simulation à partir des distributions conditionnelles est suffisante pour simuler asymptotiquement à partir de l'articulation. être un document de discussion dans le Journal of the American Statistical Association, mais son impact était en quelque sorte limité, par rapport à Gelfand et Smith (1990).

Je n'ai pas pu trouver le nombre d'articles de journaux publiés au fil du temps, mais voici un graphique de Google Ngram pour le nombre de mentions au fil du temps. Il est plus ou moins d'accord avec l'idée que MCMC est devenu monnaie courante après le papier de Gelfand et Smith de 1990.

L'excellente réponse de knrumsey donne un peu d'histoire sur la progression d'importants travaux académiques au MCMC. Un autre aspect qui mérite d'être examiné est le développement de logiciels pour faciliter la MCMC par l'utilisateur ordinaire. Les méthodes statistiques sont souvent utilisées principalement par des spécialistes jusqu'à ce qu'elles soient implémentées dans un logiciel qui permet à l'utilisateur ordinaire de les implémenter sans programmation. Par exemple, le logiciel BUGS a été publié pour la première fois en 1997. Cela ne semble pas avoir modifié la trajectoire de croissance dans l'intrigue N-Grams, mais il a peut-être eu une influence sur la mise en usage de la méthode parmi les utilisateurs qui l'ont trouvée. intimidant de programmer leurs propres routines.