* Gibbsサンプラー (Gibbs sampler) [#c7bd199d]

//ここには %項目の説明を書いてください.

一度に一つの確率変数だけを更新するMCMCの一つであり,MCMC の中でも最もよく使われるものであろう. 目的の分布から決まる条件付分布に従って乱数を発生させる. いわゆる rejection rate は 0 だが,確率変数の値がとどまる確率は 0 ではないので,Metropolis-Hastings法より必ずよく動くというわけではない.

> -- あかほ

**関連項目 [#jd60dd1e]

//関連する%項目%をリストしてください.
-[[Gibbs sampler]]
#br
-[[MCMC]]
-[[Metropolis-Hastings法]]
#br
-[[検索:ギブスサンプラー Gibbsサンプラー]]

** リンク集 [#p7cd40a9]

-[[Wikipedia:Gibbs_sampling]]

** 関連文献 [#r899faf5]

//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.

-Book/The Elements of Statistical Learning 8.6章
-[[Book/Pattern Recognition and Machine Learning]] 11.3章
-[[Book/Probabilistic Graphical Models]] 12.3.1節

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