Muestreo de Gibbs Espacial
El muestreo de Gibbs espacial aplica el muestreador de Gibbs —un algoritmo de Monte Carlo de cadena de Markov a nivel de coordenada— a modelos donde las observaciones están dispuestas en el espacio y las ubicaciones cercanas son estadísticamente dependientes. Al explotar la independencia condicional implícita por una estructura de vecindad espacial, cada sitio se actualiza uno a la vez dadas sus vecinos, haciendo que la inferencia posterior sea tratable para campos aleatorios de Markov, campos aleatorios gaussianos y modelos geoestadísticos jerárquicos.
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Fuentes
- 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 ↗
- Rue, H. & Held, L. (2005). Gaussian Markov Random Fields: Theory and Applications. Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1584884323
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Gibbs Sampling for Markov Random Fields and Geostatistical Models. ScholarGate. https://scholargate.app/es/bayesian/spatial-gibbs-sampling
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- Muestreo de GibbsBayesiano↔ compare
- Inferencia Bayesiana EspacialBayesiano↔ compare
- MCMC espacialBayesiano↔ compare
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