MCMCはいつ一般的になりましたか？

MCMCが一般的になった年（つまり、ベイジアン推論の一般的な方法）を知っている人はいますか？長期にわたって公開されているMCMC（ジャーナル）記事の数へのリンクは、特に役立ちます。

Christian（Xi'an）RobertとGeorge Casellaによるこの論文は、MCMCの歴史の素晴らしい要約を提供します。紙から（強調は私のものです）。

最初のMCMCアルゴリズムとして合理的に見ることができるのは、Metropolis et al。によって発行されたMetropolisアルゴリズムと呼ばれるものです。（1953）。それは、モンテカルロ法を生み出した科学者の同じグループ、すなわちロスアラモスの研究科学者、主に数理物理学と原子爆弾に取り組んでいる物理学者から発せられます。

メトロポリスアルゴリズムは、後にヘイスティングス（1970）と彼の学生ペスクン（1973,1981）によって一般化されました。

古典的な意味での統計的推論から幾分削除され、Statistics Physicsで使用された初期の技術に基づいて、GemanとGeman（1984）による画期的な論文は、ギブスのサンプリングを統計的応用の領域に持ち込みました。このペーパーは、ギブスサンプリングという名前にも責任を負います。

特に、Geman and Geman（1984）は、Gelfand and Smith（1990）に影響を与えて、主流の統計コミュニティによるMCMCメソッドの集中的な使用の真の出発点である論文を書きました。GibbsサンプラーやMetropolis–Hastingsアルゴリズムなどのコンピューティングアルゴリズムを使用することで、ベイジアン手法、統計計算、アルゴリズム、および確率過程に新たな関心を呼び起こしました。

興味深いことに、Tanner and Wong（1987）の以前の論文は、Gelfand and Smith（1990）と本質的に同じ成分、つまり、条件付き分布からシミュレートすればジョイントから漸近的にシミュレートするのに十分であるという事実を持っていました。 Journal of the American Statistical Associationのディスカッションペーパーになりましたが、Gelfand and Smith（1990）と比較して、その影響は何らかの形で制限されていました。

時間の経過とともに発行されたジャーナル記事の数を見つけることができませんでしたが、ここには、長期にわたる言及の数のGoogle Ngramプロットがあります。1990年のGelfand and Smithの論文の後、MCMCが一般的になったという考えに多かれ少なかれ同意します。

knrumseyの優れた回答は、MCMCでの重要な学術研究の進展に関する歴史を示しています。検討する価値のあるもう1つの側面は、一般ユーザーによるMCMCを容易にするソフトウェアの開発です。統計的手法は、多くの場合、通常のユーザーがプログラミングせずに実装できるソフトウェアで実装されるまで、専門家によって主に使用されます。たとえば、ソフトウェアBUGSは1997年に最初のリリースがありました。それはNグラムプロットの成長軌道を変更したようには見えませんが、それを見つけたユーザーの間でメソッドを一般的に使用することに影響を与えた可能性があります自分のルーチンをプログラムするのは恐ろしい。