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Simulación Baysiana con restricciones de igualdad lineal

Los métodos de simulación bayesiana de tipo MCMC están pensados originalmente para distribuciones propias con medida no nula en el espacio vectorial de los parámetros que intervienen, pero muy a menudo un modelo resulta más fácil de definir si se parte de un caso general del cuál extraemos un caso particular obligando a que se cumplan ciertas restricciones de igualdad entre los parámetros. Un caso típico es un grupo de variables \alpha_i que son un reparto de un todo \beta , con lo cual sabemos que se ha de cumplir lo siguiente:

\sum_{i} { \alpha_i } = \beta