Este método permite generar muestras de variable aleatoria arbitraria \(\mathbf{X} \sim f_\mathbf{X}\left(\mathbf{x}\right), \forall \mathbf{x}\in\mathbb{R}^p\) a partir una variable aleatoria propuesta \(Y\sim g_Y\left(\mathbf{x}\right), \forall \mathbf{x}\in\mathbb{R}^p\) (fácil de generar). La idea es genera un valor de \(Y\) que se aceptará con probabilidad \(h\left(x\right)=\frac{f_{\mathbf{X}}\left(\mathbf{x}\right)}{R\cdot g_{\mathbf{Y}}\left(\mathbf{x}\right)}\), si el valor no es aceptado el proceso se repite hasta que se genere un valor de \(Y\) que sea aceptado. Así se consigue una variable aleatoria resultante que siga \(\sim f_\mathbf{X}\left(\mathbf{x}\right)\). Cualitativamente podemos razonar que aquellos valores que proporcionen los valores más grandes \(f_\mathbf{X}\left(\mathbf{x}\right)\) se aceptarán con mayor probabilidad que los valores que hacen \(f_\mathbf{X}\left(\mathbf{x}\right)\) más pequeño \cite{colete2014}. El valor \(R\) es una constante con valor \(\ge1\) que cumple \(f_\mathbf{X}\left(\mathbf{x}\right)\le R\cdot g_\mathbf{Y}\left(\mathbf{x}\right)\ \forall \mathbf{x}\in\mathbb{R}^p\) \cite{Flury_1990}.