Slice Sampling
Slice sampling er en Markov chain Monte Carlo (MCMC) algoritme introduceret af Radford M. Neal i hans artikel fra 2003 i Annals of Statistics. Den genererer stikprøver fra en måldistribution ved at trække uniformt fra regionen under densitetkurven — kaldet 'skiven' — uden at kræve, at brugeren specificerer et skridtstørrelse eller en forslagsdistribution, hvilket gør den selvjusterende og bredt anvendelig til Bayesiansk posterior inferens.
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.
Kilder
- Neal, R. M. (2003). Slice sampling (with discussion). Annals of Statistics, 31(3), 705–767. DOI: 10.1214/aos/1056562461 ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
- Robert, C. P., & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387212395
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Slice Sampling MCMC. ScholarGate. https://scholargate.app/da/bayesian/slice-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
- Gibbs SamplingBayesiansk↔ compare
- Hamiltonian Monte CarloBayesiansk↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesiansk↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →