MCMC何时开始普及？

有谁知道MCMC在哪一年左右变得司空见惯（即贝叶斯推理的一种流行方法）？随着时间的推移，链接到已发表的MCMC（期刊）文章的数量将特别有用。

克里斯蒂安（西安）罗伯特（Robert）和乔治·卡塞拉（George Casella）的这篇论文很好地总结了MCMC的历史。从论文（重点是我的）。

可以合理地视为第一个MCMC算法的是我们现在称为Metropolis算法，该算法由Metropolis等人发布。（1953）。它来自产生蒙特卡洛方法的同一批科学家，即洛斯阿拉莫斯的研究科学家，其中大多数是从事数学物理学和原子弹研究的物理学家。

Metropolis算法后来由Hastings（1970）和他的学生Peskun（1973,1981）推广。

尽管从某种意义上说是从统计学意义上的统计推论中删除了一些，并且基于统计物理学中使用的较早的技术，但Geman和Geman（1984）的具有里程碑意义的论文将Gibbs采样带入了统计应用领域。本文还负责Gibbs采样的名称

特别是，Geman和Geman（1984）影响了Gelfand和Smith（1990）撰写了一篇论文，这是主流统计界广泛使用MCMC方法的真正起点。通过使用诸如Gibbs采样器和Metropolis-Hastings算法之类的计算算法，它激发了贝叶斯方法，统计计算，算法和随机过程的新兴趣。

有趣的是，Tanner和Wong（1987）的早期论文与Gelfand和Smith（1990）的成分基本相同，即从条件分布进行模拟足以渐进地从关节进行渐进模拟这一事实被认为足够重要。成为《美国统计协会杂志》的讨论稿，但与Gelfand和Smith（1990）相比，它的影响在某种程度上是有限的。

我找不到随时间推移发表的期刊文章的数量，但这是Google Ngram随时间推移提及的数量的图表。在1990年Gelfand和Smith的论文发表之后，MCMC变得司空见惯，这一点或多或少都得到了认同。

Knrumsey的出色回答为MCMC重要学术工作的发展提供了一些历史。值得研究的另一个方面是普通用户为促进MCMC开发的软件。统计方法通常由专家广泛使用，直到将其实现在允许普通用户无需编程即可实现的软件中。例如，软件BUGS于1997年首次发布。这似乎并没有改变N-Grams图的增长轨迹，但可能会对将这种方法推广到发现该方法的用户中产生影响。威胁要编写自己的例程。