Gibbsサンプラー

Gibbsサンプラー (Gibbs sampler)†

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†

• Gibbs sampler
   
• MCMC
• Metropolis-Hastings法
   
• 検索:ギブスサンプラー Gibbsサンプラー

リンク集†

• Wikipedia:Gibbs_sampling

関連文献†

• 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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