Robustní Gibbsův vzorkovač

Robustní Gibbsův vzorkovač je strategie Monte Carlo Markovových řetězců, která kombinuje souřadnicový Gibbsův vzorkovač se specifikacemi modelu s těžkými chvosty nebo odolnými vůči odlehlým hodnotám – nejčastěji s věrohodnostními funkcemi Studentova t-rozdělení – takže posteriorní inference není zkreslena extrémními pozorováními. Robustnosti dosahuje prostřednictvím augmentace dat: každé pozorování obdrží latentní váhu variance, která automaticky snižuje váhu odlehlých hodnot během každého cyklu vzorkování.