Muestreo de Gibbs Robusto

El muestreo de Gibbs robusto es una estrategia de Monte Carlo de cadenas de Markov que combina el muestreo de Gibbs por coordenadas con especificaciones de modelos de colas pesadas o resistentes a valores atípicos —más comúnmente verosimilitudes t de Student— de modo que la inferencia posterior no se distorsione por observaciones extremas. Logra robustez a través de la aumentación de datos: cada observación recibe un peso de varianza latente que reduce automáticamente el peso de los valores atípicos durante cada barrido de muestreo.