Gibbs Sampling
Gibbs sampling er en Markov-kæde Monte Carlo-algoritme, der approksimerer en høj-dimensionel posterior-fordeling ved gentagne gange at trække hver parameter fra dens fulde betingede fordeling givet alle andre parametre og dataene. Fordi hver trækning er eksakt fra en betinget — ikke et forslag, der kan afvises — er sampler'en effektiv, når disse betingede er tilgængelige i lukket form.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+23 more
Kilder
- Geman, S. & Geman, D. (1984). Stochastic relaxation, Gibbs distributions, and the Bayesian restoration of images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 6(6), 721-741. DOI: 10.1109/TPAMI.1984.4767596 ↗
- Gelfand, A. E. & Smith, A. F. M. (1990). Sampling-based approaches to calculating marginal densities. Journal of the American Statistical Association, 85(410), 398-409. DOI: 10.1080/01621459.1990.10476213 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Gibbs Sampling Markov Chain Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/da/bayesian/gibbs-sampling
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesiansk regressionBayesiansk↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloBayesiansk↔ compare
- Hierarkisk Bayesiansk InferensBayesiansk↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesiansk↔ compare
- VariationsinferensBayesiansk↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →